Elon Musk 最近在 X 上發文，宣布 xAI 的 API 正式上線啦！未來的開發者們將可以透過 API，將 Grok 語言模型串接到自己的應用程式當中。

根據官方的介紹，這支 API 能提供了兩款多模態語言模型，分別是 Grok-2 以及 Grok-2 mini，但根據外媒實際測試，目前還只能看到「Grok-beta」的版本。

而在價格方面，xAI 的定價略高於主流，每百萬輸入為 5 美元，輸出則是 15 美元，高於 OpenAI 的 GPT-4o（輸入 2.50 美元、輸出 10 美元）。

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Microsoft 在這波 Agent 革新裡，踏出了嶄新的一步，宣布旗下的 Copilot 和 Dynamics 365 都將推出「代理功能」，藉此強化這些 AI 工具的應用範圍。

在 Dynamics 365 的部分，將新增 10 個預設的代理功能，這些 AI 能獨立操作銷售、服務、財務、供應鏈等領域的業務內容，不需要任何人工監督。

Copilot Studio 則更特別，使用者可以基於需求，創造屬於自己的代理功能，除此之外，根據官方說法，上述的 Agent 功能都是透過 OpenAI 的 o1 模型實現的！

開源新創公司 H2O AI，近期推出了小型 AI 模型 H2OVL Mississippi，設計有 2B 與 0.8B 兩種規格，官方亦公布了 H2OVL 在 OCRBench 文字識別的測試結果！

根據上圖， H2OVL 0.8B 在文字辨識的領域中，比其他同規模的前輩們還要優秀，以 274 分的成績順利奪得第一，與末位的 Phi-3-Vision 相差近 80 分。

除此之外，第二名的 Qwen2-VL 2B-Instruct 也非常亮眼，與前面的 H2OVL 0.8B 只差不到 10 分，也是 OCR 領域開發者們的御用愛將！

覺得手寫會議記錄麻煩又耗時嗎？我們可以善用 AI 的力量，透過自動化的流程設計，將複雜的會議記錄，轉變成結構化的任務流程！

首先，我們需要一個 Notion 資料庫，用來記錄會議的名稱、內容、工作分配和連結等基本資訊，這也是整個自動化流程中最重要的一環！

💡 可先從小型會議開始測試，並在每次會議開始前，預先對 AI 進行適當微調

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。

接著來分享上一期的投票結果，這次總共有 26 位讀者參與投票，其中有大約七成的讀者，認同 AI 在「供應鏈管理」上擁有巨大潛力！

除此之外，也有讀者認為，AI 的輔助將有助於固定的文書作業，但過度使用 AI 也可能產生「先入為主」的觀點，再再凸顯了人工審核的重要性。

由AI處裡文件，都是快速節錄重點，人也是一樣，整篇看完只取有記憶點的部分，而不會全部記下，我認為有時候詳細資訊還是有存在的必要性的，加上AI摘錄的可能只是部分重點，而不會強調全部。先給AI處理，或許會有不一樣的思路，但容易有先入為主的觀點，也凸顯人工再次審核的重要性。對於固定文書作業肯定是會有幫助的，人只要處理不相同的地方就好，節省大量時間與加快進度。

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Anthropic 近期發佈了新的 AI 測試基準，用來評估現今的高階 AI 模型，是否會出現意圖顛覆人類決策，甚至是破壞人類論點的行為。

當中了包含四個重要指標，分別是顛覆決策、破壞程式碼、隱藏能力和突破監督，根據實驗結果， Claude 3 Opus 和 3.5 Sonnet 都沒有出現類似的行為或傾向。

話雖如此，兩個模型依然展現了十足的「顛覆能力」，隨著 AI 的發展逐漸加速，要如何確保人類決策的準確性，是不可避免的重要課題！

*延伸討論：Anthropic 最近發佈了新的 AI 測試基準，用來評估 AI 模型是否會出現顛覆決策或破壞人類論點的行為。雖然目前的測試結果顯示 Claude 3 系列並無此類傾向，但 AI 的「顛覆能力」依然讓人關注。是否會擔心 AI 會影響人類的決策？隨著 AI 技術發展加速，應該如何確保人類能保持對決策過程的掌控？還是說， AI 並不會對人類決策產生實質威脅？

近期，Afforai 的共同創辦人 Alec Nguyen 接受訪談，分享了自己從大學以來的創業經歷，以及如何在三個月內讓 Afforai 的收入突破 70 萬美元！