希望大家連假都有好好休息！就在我們快樂的吃粽子時，遠在美國的 Apple 也完成了今年的 WWDC，讓我們一起來看看吧：

除了各種應用外，Apple 也和 OpenAI 達成合作，允許 Siri 在必要時使用ChatGPT 或是 GPT-4o 模型來處理更複雜的問題。

Gamma 是一款 AI 驅動的簡報工具，只需要不到一分鐘的時間，就能自動完成一份簡報、文件甚至是網頁！

我自己也很常使用 Gamma，除了 AI 功能外，它能在簡報嵌入各種的內容真的非常方便，推薦還沒使用過 Gamma 的讀者，可以嘗試看看！

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Hugging Face 和 Pollen Robotics 達成合作，預計推出全新的家務機器人 Reachy 2，並發揮開源精神，公布所有的數據與訓練資料。

透過 50 部的影片與將近 6 萬次的訓練，Reachy 2 目前已經可以實現基本的家務活動，包含把杯子放在架上，或是把蘋果遞給他人。

在硬體能力上，Reachy 2 的兩隻手臂都有 7 個可動關節，每一隻手臂可以承受約 3 公斤的重量，越來越期待正式發表了！

根據 Visual Capitalist 公布的最新圖表，我們可以發現 AI 模型的訓練成本，從2017 年以來的 930 美元，已經飆升至上億美元 。

在 2023 年，Gemini Ultra 的訓練成本已經來到 1.91 億美元（約為 60 億台幣），而訓練 GPT-4 的成本也超過 7800 萬美元（約為 20 億台幣）。

相比之下，Meta 的 Llama-2 就很划算，花費不到 400 萬美元，若按照這樣的成長速度，有外媒預估 GPT-5 的訓練成本可能會超過 25 億美元。

最新一集的 Beyond Prompt 來啦！這次由擔任 Google PM 的 Serge Lachapelle 來分享如何使用 Gemini 來提升自己的工作效能。

首先，Lachapelle 是個 ADHD 患者，難以閱讀大量且冗長的文字，而 Gemini 的重點摘要功能，能順利解決他的問題。

除此之外，由於工作需求，Lachapelle 需要同時切換 3 種不同的語言，Gemini 能使用精準的文字，翻譯出正確的結果。

最後，文章中也有給出 Lachapelle 最喜歡的 2 個 Prompt，有興趣的大家歡迎去看原文喔！

近期，有研究團隊推出全新的 HUSKY 框架，透過 Language Agent 的概念，將複雜的任務拆解成多個步驟，進一步提升模型效能。

根據上圖，我們可以看到 HUSKY 的架構大致可分為，負責決策的 Action Generator、生成的 Action、調度工具的 Expert Model，以及紀錄的 Solution History。

在流程上，Action Generator 會先判斷任務性質，再根據 Solution History 的紀錄選擇適合的 Expert Model 進行 Action，並持續迭代，直到完成目標。

如果 AI 有自己的個性，那會是什麼樣的呢？

近期，Anthropic 公佈了他們與自家模型 Claude 3 的對話過程，讓 Claude 3 不只能生成正確資訊，還能展現出好奇、開放的人格特質。

透過自家的 Constitutional AI Training，Anthropic 希望 Claude 3 能從多種角度去思考並回答問題，但能同時反對仇恨或錯誤的言論。

除此此外，Claude 3 也會提醒使用者它是一個 AI，無法保存或學習過去的對話，也無法和人們建立深厚的情感聯繫。

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