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🗞️｜Sesame 超擬真對話語音模型
🚀｜Microsoft 推出醫療 AI 助理
📊｜DeepSeek 年收可達 2 億美元
🧭｜教你怎麼用 GitHub Copilot
🔬｜用「大腦訊號」就能打字
🔍｜AI 衝擊網站流量，誰輸誰贏
電子報製作時間：5.2 小時
🗞️ NEWS
Sesame 推出「超擬真」對話語音模型
圖片來源：Sesame
Oculus VR（後來被 Meta 收購）共同創辦人 Brendan Iribe 新的 AI 新創 Sesame 推出超擬真對話語音模型（CSM），說話節奏、語氣、反應、流暢度，都比市面 AI 還像真人！
即時理解：回應不再只是傳統方法的逐句處理，而是考量整體對話內容，提供自然、連貫的語音回應。
情感表達：能根據不同情境，調整語氣、節奏、速度，甚至像人類說話間的自然停頓，展現出更真實的情感表達。
測試結果：測試人員對 CSM 生成的語音，與真人錄音沒有明顯偏好差異，但在「延續對話」測試中，真人錄音仍略勝一籌。
開發 AI 眼鏡：Sesame 也透露目前正在打造 AI 智慧眼鏡，結合語音技術，目標讓 AI 成為隨時陪伴在身邊的夥伴。
你必須試試：官方有提供 Demo 可以嘗試，雖然目前只有英文，不能使用中文，但還是推薦你試試，感受一下目前 AI 的進展！
🧰 TOOLS
Train Fitness：讓 AI 陪你一起健身
來自合作夥伴：Train Fitness
Train Fitness 是由加拿大團隊推出的一款 AI 健身 App，能夠透過智慧手錶自動檢測超過 470 種健身動作，讓 AI 真正成為你的健身教練。
AI 演算法：使用專利 AI 演算法（Neural Kinetic Profiling™，NKP）來精準捕捉、分析人體健身動作。
自動追蹤：只要佩戴 Apple Watch，不需額外手動輸入，就能追蹤紀錄槓鈴、啞鈴、壺鈴…等動作組數。
AI 健身計劃：根據過去的訓練、恢復情況和健身目標，AI 會生成專屬於你的健身訓練計劃。
實際體驗：目前我已經使用 Train Fitness 5 個月，是我用過最好用的健身追蹤 App！獲得 2 個月 Trian Pro 會員資格
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Microsoft 推出第一款針對醫療領域的語音 AI 助理 Dragon Copilot，能大幅降低醫護人員的行政負擔，讓他們可以更專注在照顧病患。
背後技術：整合 Dragon Medical One 的語音轉文字技術與 DAX Copilot 的聽覺功能。
主要功能：能自動生成醫療紀錄、快速搜尋醫療資訊、自動處理醫囑、病歷摘要、轉診信、後續追蹤等醫療行政任務。
產品效益：根據數據，每次病患就診可節省約 5 分鐘；70% 的醫護人員感受到減輕疲勞；62% 表示不易離職；93% 的病患反映整體體驗更佳。
AI 醫療發展：目前全球醫護人力短缺，醫療系統也都開始積極採用 AI 技術。Microsoft Dragon Copilot 將於 5 月在美國、加拿大正式上市。
📊 CHART
DeepSeek 理論上年營收可達 2 億美元
圖片來源：DeepSeek
DeepSeek 公布其 AI 推理成本、利潤數據，顯示推理成本利潤率高達 545%，如果免費服務開始收費，每日營收能突破 56 萬美元，年營收能突破 2 億美元。
成本預估：每顆 H800 租賃成本 $2/小時，單日平均使用 1,814 顆 H800，單日運行成本為 $87,072 美元。
收入預估：單日輸入 Token 總數 6080 億；輸出 Token 總數 1680 億，如果所有 Token 按照 DeepSeek-R1 定價計費，每日收入超過 56 萬美元。
目前實際收入低於理論估算，原因包括：
DeepSeek-V3 定價較低（比 R1 便宜）。
只有部分服務收費（Web 和 APP 仍免費）。
夜間提供折扣（降低非高峰時段收入）。
🧭 GUIDE
新手教學：教你怎麼用 GitHub Copilot
Github 最新推出 AI 程式助手 GitHub Copilot 的新手教學，介紹如何安裝、使用 Copilot，說明各種使用方案。
多環境支援：GitHub Copilot 可在 VS Code、Visual Studio、JetBrains IDE、Neovim、Xcode、GitHub Mobile、終端機上使用。
程式碼補全功能：以 Python 為例，建立
validate_email.py檔案，輸入import re，Copilot 就會根據檔名建議 email 驗證的程式碼。Copilot Chat 功能：在聊天框輸入
/explain可得到目前檔案的程式碼解釋；也可以用自然語言提出改善需求。
如果你想進一步學習：可以參考 GitHub 提供的文件、YouTube 教學影片，現在每個人也都有免費額度可以使用，很方便學習！
🔬 RESEARCH
Meta 最新研究：用「大腦訊號」就能打字
影片來源：Meta
Meta Fair 研究團隊開發全新深度學習模型 Brain2Qwerty，不需要進行侵入式手術，就能夠根據大腦發出的訊號，解讀使用者想要打出的句子。
實驗流程：實驗招募了35位健康志願者，每位參與者先記住一段短句，然後在鍵盤上打出這些句子，並同步記錄他們的大腦訊號。
訓練模型：Brain2Qwerty 利用收集到的 EEG（腦電圖）、 MEG（腦磁圖）訊號來訓練，讓模型能夠根據這些訊號重建出原本的句子。
實驗結果：MEG 記錄的平均錯誤率約 32%，優於 EEG 的 67%，錯誤率最低可達 19%，而且能夠正確解讀新句子。
恢復溝通：透過這項技術，未來可以為無法說話、行動的患者提供更安全、便利的醫療方案，讓他們無需侵入式手術，就能恢復溝通。
🔍 INSIGHT
AI 衝擊網站流量，誰輸誰贏？
程式問答平台：Stack Overflow
社群論壇：Reddit
Elena Verna 最近分析 SEMRush 數據發現：隨著 AI 搜尋、聊天機器人的普及，有許多資訊型網站受到衝擊，但同時社群導向網站反而逆勢成長。
受到衝擊：WebMD（健康資訊）、Quora（知識問答）、Stack Overflow（程式問答）、Chegg（學習資源）、G2（軟體評價）、CNET（科技新聞）
逆勢成長：
Reddit（社群論壇）：雖然也有人預測 Reddit 會受 AI 影響，但主打真實內容、社群互動，數據顯示其流量非常強勁。
Substack（內容電子報）：個人寫作、內容訂閱受到歡迎，流量持續成長。
