TODAY’S AI BRIEF
🗞️｜跟 Tesla 機器人傳接球
🚀｜Ai2 推出「完全」開源模型
📊｜哪些 AI 模型被嚴重低估了
🧭｜用 AI 打造專屬你的西洋棋
🔬｜ChatGPT 引用錯誤高達 76%
🔍｜Meta 首席 AI 科學家重要觀點
🗞️ NEWS
Tesla 機器人手部升級！已經可以跟它傳接球
圖片來源：Tesla Optimus
Tesla 最近在 𝕏 更新了一部人形機器人 Optimus 影片，可以看到 Optimus 的手臂系統得到巨幅升級，已經能夠靈活地接球。
新的手臂系統：手部的 22 個 DoFs（自由度）、手腕和前臂的 3 個 DoFs，能力是之前的 2 倍。
新的設計：所有驅動裝置都已經移到前臂，但也因此增加了一些重量。
挑戰：如何在手指與手掌保持足夠柔軟度的同時，不對觸覺感測能力造成太大影響。
遠端操作：雖然這部影片是由人類遠端操作，目前 Optimus 還無法自動完成這些動作，但其靈活程度已經十分驚人！
年底前：整合觸覺感測（比舊版手部覆蓋面更廣）、通過腱實現更精細的控制、減輕前臂的重量。
🧰 TOOLS
Murf AI：讓 AI 配音！你也能講 20 多種語言
來自合作夥伴：Murf AI
Murf AI 是一款 AI 生成語音工具，可以複製你的聲音，配音成 20 多種語言，快速將文字轉語音，生成專業配音。
200 多種不同風格的語音、20 多種語言（中文、日文、英文…），提升你創作、編輯、翻譯內容的效率。
整合 Canva、PowerPoint、Google 簡報，能夠新增語音旁白，讓 AI 幫你報告。
複製你的聲音，把你的聲音用在影片、Podcast，甚至遊戲角色中，不用再配音。
300+ 家富比士全球 2000 強企業都使用 Murf AI 來創作內容，你也能開始免費用 Murf AI 幫你配音！
🚀 LAUNCH
Ai2 推出「完全」開源模型 OLMo 2
圖片來源：Ai2
AI 研究機構 Ai2 推出全新「完全」開源模型 OLMo 2，其性能優於同等規模的其他開源模型，例如：Llama、Qwen、StableLM。
規模、訓練數據：提供 7B 和 13B 2 種參數模型，使用高達 5 兆 tokens 的高品質數據集訓練。
模型效率：雖然使用較少計算資源，但其性能接近甚至超越競爭對手。
開源提供：完整的原始程式碼、訓練數據、權重、評估工具。
完全開源：與其他開源模型僅釋出權重，而且仍有多方限制不同，OLMo 2 完全開源，可以讓開發者全面檢查、研究、重現模型。
📊 CHART
哪些 AI 模型在特定領域被嚴重低估了？
圖片來源：@amebagpt
lmarena.ai 的 Chatbot Arena 透過社群投票，提供目前最實際的 AI 模型排名，這張圖比較了各個模型的「Overall」排名與「Category」排名。
圖中橫條：向左（負值）表示在「Overall」排名中被高估，向右（正值）表示被低估。
多數領域被低估：OpenAI、DeepSeek、Alibaba、Mistral 的模型。
出乎意料：Anthropic 模型 Claude 在「創意寫作」領域竟然是嚴重高估；xAI 模型 Grok 所有領域都嚴重高估。
🧭 GUIDE
如何用 AI 打造專屬你的西洋棋？
Google Labs 最近推出了一個有趣的實驗項目 GenChess，你可以透過 AI 生成出各種不同的西洋棋外觀，再開始進行遊戲。
自訂棋子外觀：透過 Google 的 Gemini Imagen 3，玩家可以利用文字提示打造專屬的棋子設計，例如：果凍、壽司、披薩…
編輯功能：玩家可以針對單一顆棋子進行細節調整。例如：如果覺得國王棋不好看，還可以額外輸入提示優化。
遊戲模式： 3 種難度（簡單、中等、困難）與 2 種計時模式（5/3 或 10/0）可供選擇。
如何體驗：用 Google 帳號登入網站，點擊 「生成」 按鈕，設計外觀後，就能開始與 AI 對戰。（目前台灣未開放，可以使用 VPN 到美國）
🔬 RESEARCH
ChatGPT Search 引用錯誤率高達 76%
圖片來源： Tow Center
根據 Tow Center 最近的研究發現：ChatGPT Search 多數情況無法正確引用原始文章，甚至寧願「捏造答案」，也不願承認「無法取得資訊」。
研究方法：隨機選取 20 家媒體，每家挑選 10 篇文章（共 200 篇文章），分析ChatGPT Search 是否能正確引用原始文章。
研究結果：200 篇文章測試中，ChatGPT 只正確回答了 47 次，錯誤回答多達 153 次。
包含以下錯誤：
錯誤認定媒體、引用二次轉載、盜版內容。
多次查詢相同內容，ChatGPT 回答往往不同。
關鍵影響：雖然 OpenAI 已經與部分媒體合作，但媒體仍然缺乏足夠的影響力來確保內容被正確引用、呈現，可能因此誤導用戶，降低對媒體的信任。
🔍 INSIGHT
Meta 首席 AI 科學家 Yann LeCun 重要觀點
Meta 首席 AI 科學家 Yann LeCun 最近上了印度企業家 Nikhil Kamath 的 Podcast 節目， 1.5 小時的訪談聊了許多他對 AI 的見解。
Yann 重要觀點：
AI 的進步來自科學理解、工程實踐，科學幫助我們理解本質，工程則提供解決方案。
目前大型語言模型只是基於統計推測，缺乏真正的推理能力，僅依賴擴大數據規模無法實現 AGI。
目前 AI 缺乏持久記憶，類似人類「海馬體」的記憶系統可能是未來 AI 發展的關鍵。
未來 5 到 10 年內，可能出現理解物理世界的 AI。
建議創業者專注在 AI 的垂直應用，例如：法律、財務、醫療。
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