根據外媒 Reuters 的報導，OpenAI 正在與 Broadcom、TSMC 進行會談，預計訂製第一款專屬 OpenAI 的 AI 晶片，AMD 和 Nvidia 似乎也參與其中。

文中還提到，OpenAI 已經組建了約 20 人左右的工程師團隊，當中還包含了前 Google TPU 設計師，希望能在 2026 年之前完成開發，並推出自己的 AI 晶片。

值得關注的是，OpenAI 在近期連續面臨虧損的情況，根據相關報告說明，儘管 OpenAI 的收入高達 $5B，但在今年可能會虧損近 $3.7B。

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設計新創公司 Recraft 推出了名為 Recraft V3 的圖片生成模型，曾在本週以 Red_Panda 的化名，擊敗 Midjourney 和 FLUX 等前輩，拿下圖片生成類的第一名

Recraft V3 允許使用者使用文字生成各種尺寸的圖片，目前已在排行搒上拿下 72% 的勝率和 1172 的 ELO 分數，是十分亮眼的表現！

官方強調，該平台專為「設計師」所設計，並配有自定義顏色、定位工具、共享協作等功能，可以說是 AI 輔助設計的又一次突破。

根據外媒 Reuters 的報導，上圖是七家重要科技公司，如 Nviida、Google 等，從 2014 至 2024 年間的營收成長趨勢，可以看到不同公司的營收差異也非常大！

其中，增長最顯著的當屬 Nvidia，由於 AI 的蓬勃發展，以及日漸增加的算力需求，負責生產 AI 核心技術 GPU 的 Nvidia，在今年的營收成長甚至高達 200%。

相較之下，Meta 和 Apple 的成長就相對穩定，兩者或許與逐漸飽和的廣告，以及手機市場有關，總體而言，公司的成長幅度也深受其所在市場與目標客群所影響。

在各種 AI 工具裡，能客製化 Knowledge Base 的聊天機器人是最熱門的應用之一，這次的教學當中，將協助讀者建構自己品牌的 FAQ 機器人。

首先，讀者可以從 Zapier 中新增一個聊天機器人，並事先定義聊天機器人的個性，以及談話目的，以保證顧客的使用體驗。

💡 最重要的一點，請記得時常更新 Knowledge Base，以確保提供正確的資訊。

本次教學為簡單版本，詳細內容可以參考 Ben's Bites 的這個教學。

生技新創公司 Iambic Therapeutics，近期發佈了名為 Enchant 的 AI 平台，旨在預測目標藥物在人類試驗中的效果與相關作用。

結果表明，Enchant 在預測藥物效果的領域當中，達到了 74% 的準確程度，只需要五種藥物分子的訓練資料，就能夠做出可靠的預測結果。

官方還特別補充道，Enchant 的多模態特性使其能處理各種型態的數據，希望能藉此弭平實驗結果與臨床結果間的差距。

接著來分享上一期的投票結果，這次總共有 27 位讀者參與投票，且幾乎全部的讀者都一致表明，對 AI 轉錄工具的「虛構內容」問題感到擔憂。

除此之外，也有讀者分享了自己的使用經驗，不只遇到了「虛構內容」，還有錯別字，或是跳過大部分的內容，反而增加了工作時間。

最近使用真的有這些問題，會出現 xxxx字幕組 或者 奇怪的資訊，反覆聽過音訊，當下明明都沒有任何音訊。

--- boa

可見訓練材料參差不齊，一般來說用影片當素材是最簡單的訓練方式，但很明顯是訓練出了問題，有看到文章提到中文還有被汙染的情況，估計是訓練時因經常出現相同的字串，所以被標記，總是在翻譯中會出現，只能說問題很多，藥物方面更是不能忽視，要是我醫生拿一個測試階段且經常出錯的軟體給我出藥單，沒提告都算輕的，但說真的，會有醫生公然宣布說用這個軟體開藥嗎?風險又要由誰承擔?法律又要如何應用到這塊?可見當AI軟體等融入社會，法律有必要重新書寫、改進，或是規劃其合理應用範圍，沒有執照不能使用等，不然每個人都可以當醫生了。

--- qwe

作為 Good Tape(以Whisper為基底的AI轉錄工具)的前重度用戶，我對於它所產生的虛構內容深有所感。以我自己的使用經驗為例，Good Tape產生過的錯誤如下: 1.跳過大段內容(我自己遇到過跳過10秒到30秒的內容) 2.錯別字(這個無可厚非，畢竟訓練模型並非是中文這種以字面為主的語言) 3.虛構內容(在逐字稿最後產生約30字左右的虛構內容) 只能說我自己的使用經驗上並沒有到文內講的這麼嚴重，但是如果要直接把AI轉錄內容當成是可以用的東西，這個就不太可能。我自己在AI轉錄完成後，1小時的錄音黨大概還需要10分鐘校對、30分鐘~1小時添加標點符號，如果要按照固定格式轉換的話，則要花更多時間。

--- kil

在 TikTok 上擁有超過 50 萬位粉絲的技術型創作者 Riley Brown，近期接受科技外媒 Superhuman 的採訪，談到自己的學習背景，以及心路歷程。

作為一位技術型的網紅，Riley 首先坦承了，自己沒有絲毫的程式背景，但仍然能透過 Cursor、Replit 等 AI 工具的協助，以自然語言的方式完成技術專案。

除了技術方面，作為一位創作者，Riley 認為「內容」才是具有挑戰性的地方，也建議新手可以先將「工具設備」等硬體部分，放在比較後面的位置。

最後，在不同平台的經營上，Riley 也有不同的成長策略，在 TikTok 和 Instagram 會使用吸引人的圖片或封面，而在 Twitter 則注重真實且即時的回饋！

*延伸討論：擁有超過 50 萬粉絲的技術型創作者 Riley Brown 強調，成功的關鍵在於內容創意和平台策略，而非技術背景或硬體設備。認為技術創作者的成功主要依賴什麼？AI 工具是否已成為非技術背景者的利器？還是說內容創意和平台優化才是重點？對於那些剛開始創作的人，哪方面更值得優先投資？

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