昨日 🔍 INSIGHT 提到的 Google DeepMind 的共同創辦人 Mustafa Suleyman 認為未來五年內，每個人都將擁有自己的 AI 助理。

他預測 AI 將能夠「記下所有你跟它說的所有資訊」，做到深入了解你的個人資訊，完全符合你的興趣，並協助你管理和處理所需的所有資訊。

AI 未來會變得跟日常用品一樣隨手可得、便宜，每個人都能變得更聰明、更有生產力。

我認為目前許多 AI 工具的價錢都已經非常友善，它所帶來的產值遠遠勝過付出的費用。

百度 CEO 表示，中國已經推出了超過 70 個 AI 模型，且都是用超過 10 億個參數創建的。百度的文心一言（Ernie Chatbot）是 2,600 億個參數。

參數對 LLMs 來說很重要，參數越多，模型訓練的數據細節越多，可以幫助模型有更好的表現。

目前 Meta 的 Llama，最多版本有 650 億個參數，OpenAI 的 GPT-3.5 是 1,750 億個參數，GPT-4 預估參數是 GPT-3.5 的 10 倍。

上個月，東京都政府同意公務人員在某些工作任務中使用生成式 AI 。

根據調查，日本 47 個都道府縣中已經有超過一半的政府開始使用生成式 AI，幫助撰寫文件和策劃提案。

Zoom 在昨日推出了付費 AI 功能 AI Companion 。

AI Companion 能夠摘要會議內容、概述訊息、幫你回覆訊息，如果錯過了會議內容， 只要詢問 AI Companion 也能即時補上。

目前要使用這個功能需要升級到 Zoom Pro，費用是一個月 15 塊美元。如果公司常使用 Zoom 來開會，不到 500 塊台幣就能請一位助理，我認為還是蠻划算的。

如果開會常用的是 Google Meet，Google 剛推出的 Duet AI 也有類似功能，公司一個員工一個月是 30 塊美元，但可以使用 Google Workspace 全家桶

Hugging Face 這個 AI 開源平台，擁有數千個 Nvidia 的 GPU，包含 H100 和A100。

他們最近推出了「Training Cluster as a Service」，為用戶提供使用自家 GPU 訓練 AI 模型的機會。

目前需要到網站加入等候名單，網站還提供了訓練成本計算機，可以讓用戶快速了解訓練 AI 模型的成本。例如上圖：我全部都選了最高的配置，總共需要花費 184 天以及 1,846 萬美元。

日本新創 Mujin 是專注於開發 AI 工業自動化軟體的公司，讓用戶可以在製造和物流領域自動化各種工業機器人。

他們所開發的軟體工具，已經應用在超過 1,000 個生產系統當中。

近期推出能夠「卸貨拖車和貨櫃」的卡車機器人，也讓日本物流公司生產力翻倍，勞動力需求減少了約 90%。

以色列新創公司 ThetaRay 最近獲得了 5,700 萬美元的投資，由專門投資金融科技的 Portage 領投，用於開發 AI 反洗錢（AML）平台。

根據聯合國的數據，每年非法組織洗錢的總金額在 8,000 億至 2 兆美元之間，相當於全球 GDP 的2-5%。

這個平台能自動掃描和識別銀行及其他金融機構中的非法交易活動。

澳洲 UNSW Sydney 近期的一篇研究，使用機器學習算法來確定預測青少年自殺和自殘的主要因素。

研究團隊分析了 2,809 名澳洲青少年的數據，並使用 Random Forest 算法來識別哪些風險因素最能預測 16 至 17 歲時的自殺和自殘行為。

結果發現，「家庭和學校環境」是重要的風險預測因素，反而「過去嘗試自殺或自殘」不是最重要的風險因素。

相較於僅依賴「過去嘗試自殺或自殘」作為唯一風險因素的傳統方法，這個機器學習模型的預測效果更佳。

這篇文章是昨天在《連線》雜誌上刊登，由 Steven Levy 撰寫的文章，把整個 OpenAI 的前世今生以及未來真正希望達成的目標都完整地告訴了我們。

文章詳述了從 Sam Altman 為什麼想要創立 OpenAI，邀請 Elon Musk、Reid Hoffman、Peter Thiel 等知名投資人加入，到開始尋找 CTO、研究員，最後成立 OpenAI 的過程。

後續經歷了改變方向，到現在成為今年最知名的公司，以及未來的發展。

如果你還不是很了解這間對人類發展影響重大的公司，非常推薦閱讀全文，真的很好看！