“ Machine intelligence is the last invention that humanity will ever need to make.”

— Nick Bostrom《 Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies》

所有開發者們有福啦！OpenAI 宣布從今天起至 9 月 23 號前，每天免費提供 100 萬個微調 tokens 給第三方組織，讓 GPT-4o 能更貼近大家的使用需求。

更重要的是，每一種付費方案的使用者都能參與，只要前往 OpenAI 的平台，並創建一個「gpt-4o-2024-08-06」的基礎模型，就能夠開始微調。

在向大家開放前，OpenAI 就曾與 AI 公司 Cosine 合作，基於 GPT-4o 設計出 Genie 模型，並在 SWE-bench 測試上，拿下 43.8% 的優秀表現。

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由科技新創 Luma Labs 推出的 Dream Machine 系列模型，允許使用者透過文字來生成影片，而近期 Dream Machine 迎來一次全新升級。

新的 Dream Machine 1.5 延續了前代優勢，能根據使用者提供的文字、圖片，生成一段 5 秒的高畫質影片。

除此之外，Dream Machine 1.5 在生成速度也獲得提升，生成一段 120 幀的影片，只需要 120 秒，對於短影音創作者來說，可說是一大福音！

關於 News 裡提到的 Genie 模型，可說是目前最強的 AI 軟體工程師，在 SWE-Bench 上的表現，甚至優於 Amazon 和 Cognition。

Genie 的原始測試成績比過去的最高分提升了 57%，SWE-Bench 主要測試了模型在尋找或辨識指定代碼的花費時間，藉此了解模型能力。

除此之外，不同於一般的大型語言模型，Genie 有特別針對「程式設計」的任務做優化，讓其成功在高手雲集的 AI 圈中脫穎而出。

當一個新的 AI 模型問世，開發者們多半會附上 AI 在各種基準測試上的分數，用來證明自家模型的能力！

近期，有研究團隊回顧了 180 個語言模型的評估指標，而根據上圖的整理結果，可以發現指標們大多重視語言模型的五種能力。

這五種能力包含感知理解、認知推理、特定領域知識、對話能力，以及多模態應用，而 GPT-4 和 Gemini 目前在多個測試中都名列前茅，是公認的好模型。

在上回參與投票的 40 位讀者當中，有接近一半的讀者認為，遠端工作對公司的影響，很大程度上取決於公司的文化與管理方式。

除此之外，讀者「下班提督」也從自身的職涯歷程出發，為我們分析不同工作型態的優勢或缺點，感謝大家的熱烈討論！

對現代人來說"進辦公室辦公"看起來和日出東昇西落，潮汐漲幅一樣自然與雋永，不過仔細想想其實進辦公室(或是工廠)，有張辦公桌(或是作業站)這一件事，其實是 19 世紀工業化之後才逐漸導入的制度和概念。那新技術與新工作出現的現在，是不是也該有新的工作模式呢? 以個人經驗來說，我有做過電子夕陽產業的傳統辦公室工作，也有加入過新創的混和上班模式，還有疫情期間的遠端辦公模式。 個人偏好混和式辦公，當然這跟我的工作內容: 嵌入式系統韌體開發有關。因為不是做純軟，絕大多數時間我手邊都要有硬體與相關的除錯工具: 示波器、邏輯分析儀、三用電錶、電源供應器等，然後還得出線弄測點，需要用到簡易的電焊工具，所以比起與人的溝通，在遠端辦公期間最大問題是，我得要排時間進公司實驗室才有器材能處理。相對的，在混和式辦公的工作時，工作日我多半都會進公司，然後大家都會儘量把會議移到同一天，變成整天線上開會，那這樣我可以直接在家線上開會就好，不用一路塞進台北內湖，使得會議的氣氛更加"融洽"，而且因為有時間與發言的限制，所以也能減少廢話的機會。 總結來說，個人選擇中立，因為工作模式確實得取決實際的工作內容跟公司的管理能力。至於遠端工作的效率跟生活工作平衡(Work-Life Balance)是否是谷歌在 AI 領域落後的原因，恐怕還得有更深入的分析，但我認為你要說 Google 是一家失敗或是不賺錢的科技企業這，這......說不過去吧?至於有人要說"要是谷歌的員工跟新創公司一樣拚命的話，谷歌說不定早就做出 AI 了!" 這種話看了，我也只能笑笑，他力本願唷~

--- 下班提督

實體和遠端工作各有優缺點，公司端和員工要各自考慮這兩種方法對自己有什麼影響，再提出一個適合的策略。公司端要先知道什麼事情是遠端工作無法取代的，先列出來這些事項，再去決定是不是要求員工要天天實體工作，或是可以部份天數強制來公司，其他天可自由決定。員工則是要哪種策略才能提高生產力，例如我在家裡會比較鬆懈，雖然我要花多一點時間通勤，但我還是想要實體工作，頂多一週 1 ~ 2 天選擇遠端工作。

--- allem

知名作家 Arvind Narayanan 和 Sayash Kapoor 發表文章，指出開發者若想將 AI 模型轉化為商業化的產品，需要克服以下幾點：

除此之外，用戶是否能在 AI 發生問題時做介入，甚至是將意見傳達至開發端，都是 AI 在商業化道路上的挑戰之一。

*延伸討論：AI 模型在商業化時，應該如何平衡成本、可靠性、隱私和安全性？當 AI 出現問題時，您覺得用戶應該有多少參與權？企業應該如何解決這些問題，才能成功將 AI 產品推向市場？歡迎分享您的看法，讓我們一起討論 AI 商業化的未來！

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