OpenAI 準備將 ChatGPT 轉型為「超級應用」。 ↗
據報道，OpenAI正將ChatGPT從一個問答聊天機器人轉型為一個功能更全面的「超級應用」——將編碼工具、代理、圖像生成和合作夥伴應用等功能整合到一個平台上。這個想法看似簡單，其實意義重大，因為它將帶來巨大的產品變革。 （《財星》雜誌）
更大的賭注在於，用戶不僅會向人工智慧尋求答案，還會交給它一些棘手的任務——預訂、日曆、程式碼、工作流程——並期望它能出色地完成。這才是如今人工智慧面臨的真正挑戰。.
Perplexity 允許 AI 模型編寫自己的搜尋管道 ↗
Perplexity 的「搜尋即程式碼」將搜尋從固定的 API 呼叫轉變為由模型編寫的 Python 工作流程。模型不再像以前那樣透過不斷查詢來「拷問」黑盒，而是建立自己的微型搜尋機器。 （解碼器）
該公司聲稱，在網路安全基準測試中，他們使用的代幣數量遠少於其他公司，並且在大多數測試中都處於領先地位。當然，對於基準測試結果的說法，我們應該持保留態度──但他們的想法確實很新穎。.
英偉達在韓國達成新的人工智慧基礎設施交易 ↗
英偉達宣布與韓國達成一系列合作協議，涵蓋記憶體晶片、人工智慧雲、資料中心、機器人和製造業等領域。 SK海力士、SK Telecom、Naver、斗山、LG集團和現代等公司均名列其中。 （路透社）
最實際的一點是：英偉達希望鎖定先進的記憶體供應，同時將「AI工廠」更深入地融入工業體系。這聽起來很吸引人嗎？倒也未必。但這很重要嗎？非常重要。.
人工智慧產業正面臨四大嚴峻現實 ↗
人工智慧市場前景黯淡：成本高昂、投資回報緩慢、基礎設施需求強勁但並非無限，以及融資成本可能居高不下。這就好比鍍金火箭下的濕紙板。 （Axios）
關鍵的矛盾點很簡單：人工智慧作為一項技術前景廣闊，而人工智慧作為一項商業活動，目前仍顯得成本高昂、發展緩慢且獲利能力不足。這兩種情況都可能屬實──令人惱火，但卻是事實。.
隨著人工智慧的崛起，銀行開始為大規模裁員做準備。 ↗
據報道，銀行正在縮減初級分析師的規模，有些情況下甚至大幅縮減，但同時又依賴這些早期職業人才來儲備未來的人工智慧人才。這真是一個奇特的惡性循環，反過來吞噬了自身的畢業生培養計畫。 （《財星）
近期人工智慧的應用場景比科幻小說中描繪的更具體：客戶服務、交易監控、貿易監控。與其說是“機器人銀行”，不如說是“許多小的改進和自動化”。
走進亞馬遜歐洲最繁忙的倉庫，機器人、雷射和人類共同創造未來。 ↗
亞馬遜位於達特福德的LCY3倉庫配備了移動機器人、人工智慧軟體、掃描器和傳送系統，每週處理數百萬件商品。聽起來既像物流中心，又像工業彈珠台。 （歐洲新聞台）
人工智慧的部分很實用：機器人協調、路線優化、包裹測量、標籤讀取和通道分類。不是那種花俏的聊天機器人功能——更像是零售業無形的骨架，讓一切運作得更快。.
常問問題
OpenAI 據稱將 ChatGPT 作為超級應用程式進行轉型意味著什麼？
據報道，OpenAI 正在將 ChatGPT 從簡單的問答聊天機器人發展成為一個更強大的應用平台。其理念是將編碼工具、AI 代理、影像生成和合作夥伴應用整合到一個平台上。 ChatGPT 的功能不僅限於回答問題，還能協助完成預訂、行事曆管理、程式碼編寫和工作流程等更複雜的任務。.
為什麼人工智慧代理成為人工智慧新聞的焦點？
人工智慧代理之所以重要，是因為它們將產品目標從提供答案轉變為採取行動。本文的核心主題是使用者將複雜的任務交給人工智慧，並期望它能正確完成。因此，可靠性、工作流程處理能力和有價值的整合比僅僅提供完美的答案更為重要。.
Perplexity 的「搜尋即程式碼」方法是什麼？
Perplexity 的「搜尋即程式碼」功能可讓 AI 模型編寫 Python 搜尋工作流程，而不僅僅是呼叫固定的搜尋 API。這意味著模型可以為特定任務建立一個小型自訂搜尋流程。文章指出，Perplexity 聲稱該功能在網路安全基準測試中減少了令牌的使用，但基準測試的結果應謹慎對待。.
英偉達在韓國的人工智慧基礎設施交易為何如此重要？
英偉達在韓國的交易意義重大，因為它們將人工智慧基礎設施與記憶體晶片、雲端運算、資料中心、機器人和製造業連接起來。涉及的公司包括SK海力士、SK Telecom、Naver、斗山、LG集團和現代。其實際目標是在確保先進記憶體供應的同時，推動「人工智慧工廠」更深入地融入工業運作。.
人工智慧公司面臨哪些嚴峻的商業現實？
這篇文章著重指出人工智慧產業面臨的四大壓力：高成本、投資回報週期長、基礎設施需求有限、融資成本高昂。重點並非人工智慧技術本身有缺陷，而是建構獲利的人工智慧企業仍然成本高昂、發展不均衡，而且比人們過高的預期更難實現商業化。.
人工智慧對銀行和金融業的就業有何影響？
據報道，銀行正在縮減初級分析師的職位，但仍依賴職業生涯初期的員工作為未來人工智慧的人才儲備。所描述的近期應用情境實用且目標明確，包括客戶服務、交易監控和貿易監控。人工智慧似乎並非要取代整個銀行，而是在現有工作流程中實現許多小型自動化。.