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近期，全球範圍內對“9.11比9.9大嗎?”這一看似簡單問題的討論，揭示了當前大型語言模型（LLM）在處理簡單邏輯問題時的失誤，這一現象被稱爲“鋸齒智能”或“參差不齊的智能”。專家Andrej Karpathy指出，雖然LLM能夠解決複雜任務，但在某些簡單問題上表現不佳，這反映了模型智能的不均衡性。例如，OpenAI研究員Noam Brown發現LLM在井字棋遊戲中的決策錯誤，以及LLM在數字母數量計算上的失誤。Karpathy認爲，這源於模型的“毫無道理”決策和缺乏“自知之明”。爲解決這一問題，Meta發佈的Llama3.1論文提出了在後訓練階段實現模型對齊，通過“知識探測”訓練方式鼓勵模型只回答自己瞭解的問題，以此提高模型的智能水平。Karpathy強調，當前AI訓練方法需在開發棧中進行更多工作，以提升AI能力。在AI用於生產環境前，應確保其專注於擅長的任務，保持人類的參與度，以充分利用AI潛力，同時規避風險。
亞馬遜近期發佈了其內部AI模型Titan Image Generator的升級版本v2，爲使用AWS Bedrock生成AI平臺的客戶提供了一系列增強功能。Titan Image Generator v2不僅保留了原有功能，還新增了圖像調節、配色方案控制、背景移除優化以及主題一致性保持等特性。用戶可通過提供參考圖像和文本提示，精確控制生成圖像的內容，甚至控制配色方案和保持特定主題的一致性。該模型還具備智能識別多個前景對象的能力，並提供背景移除功能，確保主要對象清晰展現。此外，AWS爲用戶提供了賠償政策，以保護生成內容不侵犯版權。Titan Image Generator v2已在部分地區上線，預計未來將覆蓋更多區域。亞馬遜對生成AI技術充滿信心，認爲它將在雲端快速發展。
Perceptive Space，一家位於加拿大多倫多的初創企業，宣佈從隱身模式中走出，獲得280萬美元融資，旨在通過人工智能技術顯著提升太空天氣預測的準確性。該公司計劃開發一款創新平臺，以應對空間環境中的變化，尤其針對衛星運行、通信系統及地面電網的安全問題。與美國國家海洋和大氣管理局等現有預測機構相比，Perceptive Space 的預測準確率預計可達10倍。通過“AI優先”的策略，結合傳統預測方法和傳感器融合技術，分析歷史數據，Perceptive Space 的目標是爲太空天氣預報提供更精準、及時的信息。團隊成員來自NASA、洛斯阿拉莫斯國家實驗室等知名機構，具備豐富經驗。該公司計劃於2025年推出首款產品，鎖定美國及其盟國的太空和國防市場，已獲得衛星運營商和發射服務提供商的初步合作意向。Perceptive Space 的創新解決方案旨在填補現有太空天氣預測的空白，助力太空行業安全、可靠地發展。
亞馬遜音樂推出“主題”功能，利用AI技術幫助用戶發現與特定播客劇集相關的其他播客內容。通過分析播客轉錄和描述，識別關鍵主題並生成標籤，用戶只需點擊標籤即可查看相關播客列表。此功能僅在美國用戶中推出，需使用最新版亞馬遜音樂移動應用。亞馬遜旨在通過此功能提升個性化內容推薦，增強用戶體驗，與競爭對手Spotify展開競爭。隨着播客市場的增長，個性化推薦成爲用戶需求之一，此功能的推出有望爲用戶帶來更豐富的播客發現體驗。
斯坦福大學心理學家米哈伊爾・科辛斯基研發的AI技術能通過掃描面孔準確判斷智商、性取向和政治傾向，準確率分別達到72%、91%和72%。此研究引發了倫理爭議，可能被濫用，如歧視LGBTQ+羣體。面部識別技術在實際應用中已導致隱私泄露和公民自由受損的事件，強調了保護隱私權和公民自由的重要性。科辛斯基的研究不僅警示面部識別技術的潛在危險，也揭示了其可能帶來的負面影響。
Figure公司最新力作Figure02機器人集多項尖端技術，標誌着AI技術在實體機器人領域的重大突破。這款機器人在手部操作靈活性、對話視覺能力、計算與推理能力上實現了顯著提升，性能較前代產品提升明顯。核心功能包括語音對語音對話、先進視覺系統、革命性手部設計、視覺語言模型與持久續航等。Figure02在工業環境測試中展現出強大應用潛力，已在寶馬生產線實地測試。其集成了OpenAI的多模態大模型，能理解語音指令並結合視覺信息進行深度推理，應用於倉儲管理等場景。此外，Figure02採用外骨骼結構設計，增強耐用性與抗衝擊能力。在推廣過程中，需關注倫理與安全問題，確保AI技術發展服務於人類福祉。Figure02的應用將從工業擴展至家庭服務、醫療護理等領域，重塑工作與生活。