AI新聞

馬自達的空氣動力學工程團隊導入了 OpenAI 的 Codex，以簡化計算流體力學（CFD）模擬與車輛設計工作流程。透過將自然語言提示詞轉換為可執行的程式碼腳本，Codex 實現了複雜模擬設定的自動化，使工程師能夠加快設計迭代速度，並大幅減少手動編程工作。

百度推出了一款全新的世界模型，旨在透過使自動駕駛車輛和機器人等自主系統能夠更好地理解和模擬複雜的物理環境，從而推動物理AI的發展。這些世界模型允許AI代理更準確地預測現實世界的結果並在物理空間中導航。然而，擴展物理AI面臨著顯著的挑戰，包括高昂的計算成本、對高傳真感知資料的需求以及動態環境中的嚴格安全約束。將這些虛擬模擬與物理執行相結合，對於更廣泛的工業和機器人部署仍然至關重要。

黑色星期五預熱折扣涵蓋了惠普（HP）、微星（MSI）、華碩（ASUS）、聯想（Lenovo）和宏碁（Acer）等眾多品牌的各款電競筆記型電腦。優惠活動不僅包含800美元以下的平價選擇，還涵蓋配備Nvidia GeForce RTX 40系列顯示卡、多核心Intel或AMD處理器以及高更新率螢幕的高效能機種。亞馬遜（Amazon）、百思買（Best Buy）和沃爾瑪（Walmart）等知名零售商已推出這些早期優惠，讓玩家和創作者能在假日購物高峰期到來之前升級行動硬體設備。

被譽為「AI教父」的傑弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）對人工智慧的發展軌跡表示嚴重擔憂，警告稱如果沒有人工智慧的發展，人類最終可能會過得更好。儘管辛頓承認人工智慧在醫療和醫學等領域的潛在益處，但他警告說，快速發展的機器智慧構成了嚴重的生存風險，包括超出人類控制的自主決策、大規模失業以及系統性虛假資訊。他強調，迫切需要建立強大的安全防護欄和國際標準，以防止先進的人工智慧系統造成毀滅性傷害。

預設情況下，Google 的 Gemini 會使用個人帳戶的聊天記錄來訓練其 AI 模型，即使是 Gemini Advanced 等付費訂閱計劃的用戶也不例外。要防止對話被儲存並用於模型訓練或人工審查，個人帳戶擁有者必須在其 Google 帳戶設定中手動停用「Gemini 應用程式活動」（Gemini Apps Activity）。由於購買個人訂閱不會自動讓用戶退出資料收集，因此尋求對話隱私的訂閱用戶必須主動調整其帳戶控制選項。

Netflix 正在測試一項由生成式 AI 驅動的搜尋功能，讓訂閱使用者能夠使用聚焦於心情、主題或特定情節的自然語言提示詞來探索電影和電視劇。該工具不需要精確的片名或傳統的類型關鍵字，而是可以處理像「適合下雨天下午看的輕鬆喜劇」這類的對話式請求，藉此為使用者配對相關內容。該功能目前正針對 iOS 使用者進行小範圍測試，旨在透過解讀觀眾細微的偏好來簡化瀏覽流程，並減少選擇疲勞。

儘管有人承諾 AI 程式設計 Agent 能大幅提升生產力，但在實際的軟體工程中，它們的表現仍未達到預期。雖然這些自動化工具擅長生成獨立的程式碼片段，但軟體開發需要複雜的系統架構、對舊程式碼庫的深刻上下文理解、嚴格的測試以及安全檢查。結果，開發人員耗費大量時間審查 AI 生成的產出、除錯隱蔽的缺陷以及管理技術債，而非用於開發新功能。企業若想解鎖真正的效率提升，AI 工具必須超越基礎的程式碼生成，去處理更廣泛的工作流程，並無縫融入經由人工審查的工程流程中。

CrowdStrike 擴展了其 Falcon 平台，推出旨在保護企業免受失控或受損自主 AI 代理威脅的新安全功能。該套件包含一個「AI 中止開關」（AI kill switch），旨在即時偵測未經授權的 AI 行為、提示詞注入攻擊以及資料外洩風險，允許安全團隊即時隔離或終止不安全的 AI 程序。透過提供針對 AI 模型的集中式可視性以及跨多雲環境的自動化策略執行，這些功能有助於企業在保持營運控制的同時，管理部署 AI 應用的安全風險。

人工智慧正在加速網路安全風險，使自動化工具能夠快速掃描軟體、發現零日漏洞並生成可用的攻擊利用程式。這種能力針對的是累積了數十年技術債的舊有程式碼庫，例如 C 和 PHP 等語言中未修補的漏洞。隨著 AI 驅動的攻擊變得更快、成本更低，企業與組織不能再依賴「隱蔽式安全」或延遲修補程式更新週期。為了減輕這些日益加劇的風險，軟體維護人員被迫主動修復長期被忽視的安全缺陷，重寫舊有系統，並部署 AI 輔助的防禦工具，以便在惡意攻擊者利用漏洞之前將其修復。

一項關於約會習慣的調查顯示，較少依賴人工智慧工具來撰寫個人簡介和聊天訊息的男性在約會中往往更容易取得成功。儘管越來越多的單身男性開始使用 ChatGPT 等 AI 模型來撰寫幽默的開場白或精修個人描述，但受訪者（特別是女性）表示，她們強烈偏好真實、未經輔助的溝通。AI 生成的文字通常被認為千篇一律、缺乏人情味或不夠真誠，進而降低了建立深度連結的可能性。研究結果表明，雖然 AI 可以快速生成回覆，但在建立浪漫關係時，展現個人努力與真實個性仍然有效得多。

微軟聲稱，經過最近的系統最佳化，Windows 11 的效能獲得了顯著提升，在配備 8GB 記憶體的裝置上，多工作業速度提升高達 40%。效能提升源自記憶體管理的改進、背景資源消耗的減少以及更快速的應用程式啟動回應速度。這些更新特別針對主流與入門級硬體，讓使用者能在佔用大量記憶體的應用程式之間更順暢地切換，而不會遇到嚴重的卡頓。儘管微軟強調了來自內部基準測試的這些數據，但實際使用中的改善可能會因具體硬體組態與背景工作負載的不同而有所差異。

Google Gemini只需單一提示詞即可重新設計整套簡報的能力，讓使用者能夠快速重新排版簡報頁面，但它極傾向預設為標準化的企業審美風格。在一項將該功能應用於一套色彩豐富、風格輕鬆的美術課簡報測試中，Gemini剝離了其富有創意的視覺個性，將其轉化為通用的企業風格簡報。雖然該工具能同時在所有投影片上有效實現版面調整、字型變更與視覺對齊的自動化，但它偏向平淡商務設計的傾向意味著，使用者必須提供詳細且明確的提示詞限制，才能保留活潑或輕鬆的簡報風格。

生成式人工智慧工具與直接回答引擎正威脅著 Google 搜尋的核心廣告收入，而 Meta 則成功利用 AI 提升其廣告表現。Google 傳統的廣告模式依賴使用者點擊贊助搜尋連結，但 AI 驅動的摘要與對話式助理能立即滿足查詢意圖，進而減少廣告曝光次數與點擊率。相反地，Meta 主要在幕後整合 AI，為動態消息（Feeds）與 Reels 提供個人化的內容推薦，同時透過 Meta Advantage+ 等工具實現行銷活動投放的自動化。這種對比讓 Meta 能透過 AI 帶來更高的廣告主投資報酬率（ROI）與使用者參與度，而 Google 則在不蠶食自身搜尋廣告庫存的情況下，難以將直接 AI 回答變現。

在 AIhub 的一場小組討論中，機器人技術與人工智慧領域的研究人員探討了人形形態是否對具身智慧的未來至關重要。支持者指出，人形機器人能自然地融入專為人類設計的環境中，並且可以輕鬆利用豐富的人類動作視訊資料集進行模型訓練。然而，專家也強調了重大障礙，包括結構複雜、成本高昂、高耗電量以及安全挑戰。因此，許多研究人員主張，四足機器人或輪式機械臂等特定任務配置在實際部署中仍然更為實用、高效且可靠，這使得人形機器人成為一種專門的方法，而非具身智慧的必然歸宿。

Oumi 更新了其開源平台，擴展了其 Frontier AI Engineer 框架，使開發人員能夠構建自主 AI 代理，同時持續重新訓練其底層的基礎模型。更新後的平台將代理構建、合成資料生成、評估與微調統一為簡化的端到端管道。透過將代理互動資料回傳至模型訓練迴圈中，Oumi 協助企業超越通用現成模型，打造針對特定企業任務與工作流程進行客製化的高度專業化 AI 系統。