新創公司 Figure 推出的 Helix 模型，正將人形機器人的能力推向前所未有的高度，以下是他們推出的一小時影片，我覺得這很像是某種的 1 小時 ASMR 版影片 XDDD Figure 將 Helix 定位為一種通用的「視覺-語言-行動」(Vision-Language-Action, VLA) 模型。它革新了機器人的感知、語言理解和運動控制方式，讓機器人能克服許多過去難以解決的挑戰。Helix 的出現，標誌著人形機器人在多個領域實現了重要的「第一次」突破： * 控制全身、動作靈巧： Helix 是第一個能高速、連續控制整個人形機器人上半身 (包括手腕、軀幹、頭部、甚至獨立的手指) 的 VLA 模型。機器人不再只是僵硬的執行者，而是能做出更自然、細膩的動作。 * 聽懂人話，什麼都能撿： 配備 Helix 的 Figure
在這場由馬斯克親自主持的大會中，我們得以深入了解這場太空革命的核心——位於德州的「星際基地」（Starbase），以及他對人類未來的太空藍圖。 這個被馬斯克稱為「火星之門」的基地，從幾年前的一片荒蕪沙洲，短短數年內躍升為一座功能齊備的太空城。馬斯克驕傲地指出，這裡不僅是全球最大火箭的生產與發射中心，更是一個為未來火星移民而生的嶄新城市，甚至是數十年來美國首座全新規劃建造的城市。令人振奮的是，這個基地並非遙不可及的神秘禁區，透過公路，任何人都能近距離親眼見證這場由馬斯克領導、正在進行的太空史詩。 從荒蕪到「太空城」：馬斯克定義的驚人製造規模 訪談中，馬斯克特別強調了星際基地的建設速度與規模。他透露，目前每兩三週就能打造一艘星艦，而他為團隊設下的遠期目標更是驚人——每年生產數千艘星艦，平均一天要產出三艘！馬斯克坦言，這個數字放在太空產業看似瘋狂，但與其他產業（例如特斯拉的汽車產量）相比，儘管產品複雜度不同，單從產量或噸位來看，他相信人類的製造能力絕對能夠達成。這種前所未有的規模製造能力，正是馬斯克實現大規模太空移民願景的基石。 為何要移民火星？馬斯克對「跨行星文明」韌性的堅持
OpenAI 執行長 Sam Altman 與設計巨擘 Jony Ive（及其設計公司 LoveFrom）——於兩年前展開了秘密合作。他們的對話，始於共同的友誼、好奇心與對科技價值的深思，並聚焦於「AI 的未來發展」與「下一代電腦的樣貌」。Sam 稱讚 Jony 是他遇過「最有深度的思想家」，能提出「無人能比」的點子；而 Jony 則推崇 Sam 為一位「罕見的遠見之士」，即使肩負重責大任，仍保持著「令人深受啟發的謙遜與好奇心」。 這些跨領域的思辨，迅速從概念演變成具體的設計方案。為了將這些被形容為「重要、有用、樂觀且鼓舞人心」的想法化為實體產品並進行大規模製造，他們意識到必須成立一個全新的組織。於是在大約一年前，Jony Ive 攜手曾在蘋果硬體領域貢獻卓著的多位資深夥伴——Scott Cannon、Evans
約書亞·班吉歐 (Yoshua Bengio)，這位在深度學習領域貢獻卓著的科學家，見證了 AI 如何從連辨識手寫字都吃力，到如今能處理複雜語言、甚至展現初步規劃能力。然而，正是這驚人的進步速度，讓他從最初的樂觀應用者，轉變為大聲疾呼風險的警世者。 班吉歐教授開場時，用他兒子和孫子學習認字的溫馨小故事，點出了人類學習與智慧的潛能。但他話鋒一轉，指出今日的 AI，其快速發展的能力（他用一個不斷延伸的符號來比喻），正與人類的自主性和快樂產生潛在衝突。 他坦言，早期的 AI 研究者，包括他自己在內，都低估了 AI 的發展速度，以及隨之而來的風險。原本以為是幾十年後的事，沒想到幾年內就實現了許多突破。這讓他警覺，我們似乎還沒準備好應對這些未知的局面。 能力之外：真正令人憂心的「自主決策」 班吉歐教授強調，目前大家討論 AI 風險，常聚焦在「通用人工智慧」(AGI) 何時會出現，但其實有個更迫切、更具體的威脅，那就是
在 Google I/O 2025 上 《Big Technology Podcast》主持人 Alex Kantrowitz 獨家專訪了兩位在 AI 領域擁有舉足輕重地位的人物：Google DeepMind 執行長 Demis Hassabis 和 Google 共同創辦人 Sergey Brin。這場在熱情觀眾面前展開的對談，不僅深入探討了最先進 AI 模型的前景與挑戰，更觸及了通用人工智慧（AGI）的定義、技術突破方向，乃至於 AI 對未來社會和人類認知的深遠影響。本文將為您整理這場頂尖對談的精華重點。 頂尖模型的潛力與瓶頸：規模化與演算法並進 訪談伊始，主持人 Alex Kantrowitz 便單刀直入，詢問現有頂尖 AI 模型還有多少潛力未被開發，以及為何許多專家認為發展正接近天花板。 Demis Hassabis
在全球科技產業的年度盛事 Google I/O 開發者大會上，Google 母公司 Alphabet 執行長 Sundar Pichai 再次站上舞台中央，為全球觀眾揭示這家科技巨頭在人工智慧領域的最新進展與宏大願景。同時，他在先前的 All-In Podcast 訪談中，也對外界關注的「AI 如何影響 Google 搜尋」等議題，進行了深度剖析。綜合這兩場重要的交流，我們得以一窺 Google 在 AI 時代的核心戰略：以強大的基礎研究與基礎設施為後盾，讓 Gemini 模型全面滲透產品與服務，不僅重塑既有體驗，更積極拓展智慧科技的邊界，迎接一個由 AI 定義的未來。 Sundar Pichai 在 I/O 開場便明確指出，Google 已全面進入「Gemini 時代」
黃仁勳首先感性地回顧了 NVIDIA 與台灣長達三十多年的深厚情誼，強調台灣擁有 NVIDIA 最珍視的合作夥伴與摯友，這些夥伴一路見證並共同參與了 NVIDIA 從一家晶片公司轉型為推動全新運算平台、點燃 AI 革命火種的歷程。他提到，2006年推出的 CUDA 技術革新了運算方式，而2016年後，隨著 AI 模型的複雜化，他們意識到需要從零開始打造全新的技術堆疊、處理器、軟體架構與系統，這催生了 DGX 系統，為後來的 AI 爆發奠定了基礎。 AI工廠：生產「數位產物」的全新基礎建設 不同於傳統服務應用程式的「超大規模運算」，黃仁勳指出新一代的 AI 應用需要大量處理器協同運作，服務數百萬用戶。這徹底改變了資料中心的架構，尤其是電腦間相互溝通的「東西向流量」變得至關重要，這也是 NVIDIA 收購 Mellanox 的原因。他將這種新世代資料中心定義為「AI工廠」
全球資訊搜尋霸主 Google 母公司 Alphabet 的執行長 Sundar Pichai，近日在 All-In Podcast 訪談中深度分享了他對於 AI 如何影響 Google，以及他所擘劃的未來藍圖。這場對話不僅展現 Google 在 AI 領域的深厚根基，也透露出在激烈競爭下，Google 如何在核心業務轉型的同時，開拓新的成長機會。 Google 面臨「創新者兩難」？ Pichai 視為巨大機遇 當前科技界熱議的議題之一，便是 AI 可能顛覆 Google 賴以維生的搜尋業務模式。傳統搜尋透過提供連結和廣告賺取龐大營收，但 AI 聊天模式能直接給予整合性答案，可能改變用戶習慣。面對這個看似「創新者兩難」（Innovator's Dilemma）的局面，Sundar Pichai 坦然表示，
前 Google 執行長艾立克·施密特（Eric Schmidt）近期在 TED 訪談中，分享了他對人工智慧（AI）發展的深刻觀察與前瞻思考。他認為，AI 的革命遠比多數人想像的要來得深遠，不只會寫作聊天（如 ChatGPT），更關鍵的進展在於 AI 已具備「規劃」與「策略」能力，能像「代理人」一樣執行複雜任務，這將是未來所有業務的核心。 施密特指出，這波由 AlphaGo 驚人棋步為開端（展現 AI 能發明人類未曾見過的方法），現已進入「規劃與策略」的新階段。目前的 AI 系統已能透過大量試驗與回饋，學習並執行複雜的步驟序列，就像在思考一樣。 然而，這場革命伴隨三大嚴峻挑戰： 1. 龐大的運算與能源需求： 訓練及運行先進 AI
Sam Altman 回顧 OpenAI 最初（2016年）在簡陋的第一間辦公室，只有約14人，當時並沒有具體的產品或商業模式，只是一個充滿堅定信念的研究實驗室。他們嘗試了各種方向，包括讓 AI 玩電玩、控制機械手臂等，重點在於建立系統來驗證研究的可行性，而不僅僅是發表學術論文。 關鍵轉捩點出現在發展到 GPT-3 階段時。模型規模指數級增長，所需投資高達數十億美元，這讓團隊意識到需要轉變為商業模式來支撐持續的研究與擴展（朝向 GPT-4 等更大模型）。 OpenAI 最初嘗試推出的是 API 服務，將 GPT-3 開放給開發者使用（約在 2020 年）。雖然外部反應不如預期，但團隊注意到使用者在 OpenAI 自家平台上「與模型聊天」的行為非常受歡迎，即使當時聊天功能並不完善（尚未大規模應用人類反饋強化學習 RLHF）。正是這個觀察，促使他們將資源投入開發更容易使用的聊天產品，最終催生了引爆全球熱潮的 ChatGPT（於
在 2025 紅杉資本 AI Ascent 大會上，紅杉合夥人 Pat Grady, Sonia, 和 Constantine 作為開場引言人，雖然謙稱只是「開胃菜」，但他們分享的觀察與觀點，猶如一道道精彩的前菜，為與會者描繪了 AI 時代的產業現況、發展速度，以及未來蘊藏的巨大機遇與挑戰。 AI 大浪為何如此重要？規模比你想的更巨大！ Pat Grady 首先拋出創投界的經典框架：「這是什麼？為何重要？為何是現在？接下來怎麼辦？」他巧妙地省略了「這是什麼」（畢竟在場的都是 AI 專家），直接切入「為何重要」的核心。 他引用一張對比圖：雲端轉型 (Cloud Transition) 當時的市場規模約 4,000 億美元，這已經大於當時全球的軟體市場總和。而對比這次
科技界巨頭與醫療體系結合，催生出前所未有的醫學人工智慧（AI）。最近，一個名為 Foresight 的生成式 AI 模型在醫療研究領域進行突破：它利用了來自英國國民保健署（NHS）高達 5700 萬名病患的去識別化健康紀錄進行訓練。這不僅是史上涵蓋人數最多的醫療 AI 訓練計畫，更是 首次將 AI 應用到一整個國家級規模的健康資料集上，為醫療研究和未來健康照護開啟了新的篇章。 這款 Foresight AI 模型擁有強大的預測能力，能根據個人的醫療歷史，預測未來可能發生的健康事件，例如： 1. 住院風險： 哪些病患在未來較可能需要住院？ 2. 特定疾病發生： 是否有較高風險罹患心臟病、中風等數百種不同疾病？ 3. 其他健康狀況： 潛在的醫療需求或健康趨勢。 研究人員在5月6日的記者會上表示，如果這些預測證實具有實用價值，Foresight 未來甚至有潛力直接用於輔助醫護人員判斷個別病患的照護需求，或是幫助 NHS 更有效地分配醫療資源。劍橋大學的健康數據科學家 Angela Wood 強調：