🤝 微軟發佈人工智慧升級，並向早期用戶推出 Copilot Cowork 服務 ↗
微軟進一步推動 Copilot 向多模型領域發展，這似乎已成為其當前的核心理念——不再是單一模型勝出，而是多種模型相互融合。在其全新的「評論」流程中，GPT 會撰寫回覆草稿，而 Claude 則會檢查其準確性和品質。微軟表示，未來希望這種點評循環能實現雙向互動。.
它還推出了名為「Council」的平台，用於並排比較不同型號的辦公室軟體，並透過 Frontier 早期體驗計畫擴大了 Copilot Cowork 的使用範圍。其宣傳口號很簡單：減少幻覺、提高工作效率、提升產出——至少表面上看起來是這樣，因為這已成為業界標準用語。 （路透社）
🇰🇷 韓國人工智慧晶片新創公司Rebellions在最新一輪融資中籌集了4億美元 ↗
Rebellions 融資 4 億美元，估值約 23.4 億美元，這輪融資規模可觀，顯示投資者仍然非常願意支持人工智慧基礎設施項目，尤其是在美國以外的地區。該公司表示，這筆資金將用於拓展美國市場、發展其 Rebel100 平台，並最終實現 IPO。.
最引人注目的是圍繞著人工智慧的政治產業框架。韓國成長基金在韓國「K-Nvidia」計畫的推動下進行了直接投資，而Rebellions公司則押注真正的AI戰場已經從炫目的聊天機器人轉移到其下方更便宜、更有效率的機器設備。這感覺不如聊天機器人那樣光鮮亮麗，卻也更重要。 （路透社）
🇫🇷 法國米斯特拉爾公司透過舉債籌集8.3億美元，用於建設人工智慧資料中心 ↗
Mistral公司獲得了8.3億美元的債務融資，用於在巴黎附近建造資料中心併購買13800塊英偉達晶片。這筆資金規模龐大，電力充足，同時也明確顯示歐洲不願永遠依賴美國雲端運算巨頭來發展人工智慧。.
該網站預計將於第二季上線，是2027年底在歐洲實現200兆瓦運算能力的更廣泛計畫的一部分。 Mistral的客戶還包括法國武裝部隊，因此這不僅僅是一個新創企業成長的故事——它還涉及基礎設施、主權和戰略，三者交織在一起，就像架空地板下的電纜一樣。 （路透社）
🍎 Apple Intelligence 在中國誤發。. ↗
蘋果公司意外地向部分中國iPhone用戶開放了Apple Intelligence的功能，隨後在相關報導在網路上流傳後撤回了這些功能。根據The Verge的報告匯總，這次發布純屬誤操作，考慮到中國市場對人工智慧功能的嚴格監管，這種情況顯然並不理想。.
尷尬之處在於，蘋果仍然需要一個當地合作夥伴來支持其在中國的AI工具，而阿里巴巴就是先前提到的幾家公司之一。因此，這不僅僅是一次小小的功能切換——它也短暫地暴露了蘋果在中國的AI戰略仍不完善。 （ The Verge ）
⚖️ 研究發現，大多數美國聯邦法官都在使用人工智慧。 ↗
一項新研究發現，60%的美國聯邦法官在司法工作中至少使用過一種人工智慧工具，但只有22%的法官表示他們每天或每週都會使用。大多數法官傾向於使用法律專用系統而非通用聊天機器人，而最主要的用途是法律研究，其次是文件審查。.
這是一個悄然發生的巨大轉變。法院通常行動遲緩，但突然間卻並非如此。三分之一的法官表示允許或鼓勵在辦公室使用人工智慧，而20%的法官則正式禁止使用。同時，超過45%的法官表示法院行政部門沒有提供人工智慧培訓，這似乎是現代科技發展中常見的模式——先採用，然後再製定規則。 （路透社）
📉 隨著越來越多的美國人使用人工智慧工具，但表示能夠信任結果的人卻越來越少。 ↗
最新民調顯示，美國人使用人工智慧的頻率越來越高，但對它的信任度卻越來越低。這聽起來似乎自相矛盾，但仔細想想，這其實正是人們對網路上一半內容的態度。調查發現，70%的人認為人工智慧的進步會減少就業機會，而只有7%的人認為它會創造更多就業機會。.
除了就業問題，人們的情緒也十分低落。三分之二的受訪者表示，企業在人工智慧的使用上不夠透明，同樣比例的受訪者認為政府監管力道不夠。因此，人工智慧的普及率雖然上升了，但熱情卻沒有提升——與其說是甜蜜的邂逅，不如說是令人沮喪的共存。 （ TechCrunch ）
常問問題
微軟為什麼要在 Copilot 組合多個 AI 模型？
微軟似乎正在引導 Copilot 向多模型架構發展，因為一個模型可以產生回复，而另一個模型可以進行審核。在這種情況下，GPT 負責撰寫回覆草稿，而 Claude 則負責檢查其品質和準確性。其實際目的是減少錯誤訊息，提高輸出質量，同時避免讓單一系統同時完成所有工作。這使得 Copilot 更像是一個受控的工作流程，而不是一個獨立的聊天機器人。.
微軟新推出的「評論」功能究竟有什麼作用？
評審被描述為一個審查循環，其中一個模型撰寫答案，另一個模型對其進行評估。這一點至關重要，因為它在結果到達用戶之前增加了一次審核。團隊通常希望透過這種機制，在流程早期發現錯誤、薄弱的推理或不清晰的措詞。微軟也表示，希望隨著時間的推移，這種回饋循環能夠變得更加互動。.
為什麼投資者仍然支持像Rebellions這樣的AI晶片公司？
文章指出，投資人仍看好人工智慧基礎設施層的巨大成長潛力。 Rebellions 的定位是更便宜、更有效率的運算，而非面向消費者的聊天機器人。這種策略頗具吸引力，因為人工智慧的需求仍取決於模型背後的硬體。其最新一輪融資也表明，地方政府和基金希望在這個領域扶持本土企業。.
Mistral 的資料中心擴建對歐洲的人工智慧策略有何意義？
Mistral 的擴張意義重大，不僅關乎公司發展，更關乎對運算能力的控制。購買數千塊英偉達晶片並在巴黎附近建造資料中心，顯示歐洲希望將更多人工智慧基礎設施留在本土。在許多人工智慧流程中，資料中心、電力和晶片的獲取權決定了誰能夠大規模地建構和部署模型。.
為什麼蘋果智慧技術在中國的出現會引起如此大的轟動？
由於中國的人工智慧功能受到嚴格監管，此事之所以成為重大問題，是因為蘋果公司誤洩漏了相關工具，隨後又將其撤回，這凸顯了其在中國的人工智慧部署仍不完善。文章也指出，蘋果需要在中國設立本地合作夥伴，因此這不僅是軟體失誤，更是暴露出來的戰略問題。.
儘管人們對人工智慧的信任度不斷下降，但為什麼使用人工智慧工具的人卻越來越多？
文章指出，人工智慧的普及率不斷上升，即便人們對其結果的信心依然不足，原因在於其實用性。美國法官已經開始使用人工智慧進行研究和文件審查，民調顯示，許多美國人仍然擔憂就業、透明度和監管問題。這種現象表明，在信任、培訓和治理尚未完全到位的情況下，人工智慧已經融入工作中。.