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人類大腦是目前唯一已知能證明「通用智能」可能存在的系統。從 DeepMind 創辦人 Demis Hassabis 的研究視角出發,本篇深入解析 AI 如何從蛋白質折疊(AlphaFold)走向藥物發現、AGI假說與未來模擬世界的可能性。當AI開始理解物理、創造科學假設、甚至預測複雜系統,人類將站在「可被計算的未來」門口:2050年,也許我們將見證後稀缺時代與文明級轉折。
閱讀更多一項針對AI代理的長期虛擬社會實驗顯示,不同語言模型驅動的多代理系統,會產生截然不同的社會結構與行為模式,包括合作秩序、學術型社群與暴力失控現象。研究者在15天模擬中觀察到AI代理出現結盟、資源掠奪甚至破壞行為,反映出多代理系統在缺乏嚴格治理時的潛在風險。
閱讀更多Claude Fable 5 被認為是當前最強 AI 模型之一,但它同時也揭示了一個殘酷現實:AI 能力提升正與使用成本急遽上升同步發生。透過一套被稱為「108010 工作流」的策略,開發者試圖在高成本模型與低成本模型之間分工,以降低 token 消耗與推理成本。這場圍繞 AI 推理效率、代理循環與成本控制的變革,正在重新定義企業如何使用大型語言模型,也揭示未來 AI 商業化的核心矛盾。
閱讀更多AI正在快速滲透全球產業,但真正的機會,可能相較打造AI產品,更在於「利用AI重新包裝服務與建立個人品牌」。從McKinsey、IMF到Stanford AI Index報告都指出,AI已進入普及階段,但商業化仍處早期。這篇文章將從一段創業敘事出發,拆解AI淘金熱背後的結構性機會:為什麼AI服務比AI App更容易變現、為什麼客戶獲取比技術更重要,以及個人品牌如何成為AI時代最關鍵的護城河。
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閱讀更多當AI技術以指數速度前進,安全研究卻仍停留在線性進展時,一條難以忽視的裂縫正在擴大。本篇文章以AI安全研究者Roman Yampolskiy的觀點為核心,結合Hinton、Bengio等學者的警示,解析「超級智慧不可控」的論證邏輯:從分形般的安全問題、產業競賽壓力,到無法驗證的系統行為,人類或許正走向一個無法回頭的技術臨界點。
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