Google 接下来的 I/O 开发者大会将於两个月後，也就是 5 月 14 日盛大开幕。延续去年的形式，2024 年 I/O 的重头戏——主题演讲将在数量有限的现场观众面前进行直播，而且任何人都能透过网路参与观看。
今年的大会重点，当然，会放在人工智慧上，特别是考虑到 Google 最近推出了全新的旗舰级 AI 模型 Gemini 以及它的迷你开放版本 Gemma。如果你有点忘了 Google 新模型「Gemini 1.5」，那是因为当时正逢 OpenAI 文字转影片模型 Sora 的推出。
在今年的 Google I/O 大会上，还可以期待了解即将加入 Android 15 的 AI 新功能，以及 Gmail、Google 照片等 Google 服务的更新，当然也会有 Gemini …
自生成式 AI 发展以来，从文字、图片到音乐，它几乎能够生成所有类型的内容，先前《麻省理工科技评论》曾预测，生成式 AI 的第二波热潮将再度袭来，而在风口浪尖上的，是影片生成工具。
2 月 16 日，OpenAI 发布了几个生动、拟真的短影片，内容包括几头长毛猛獁象在雪地中前行、海浪拍打着悬崖边缘，也有人们的日常生活，比如读书或走在城市街道上的画面。这些影像是由 Oepn AI 执行长艾特曼（Sam Altman）上周在 X 上蒐集网友的文字提示後，透过旗下影像生成模型「Sora」制作而成。
OpenAI 指出，Sora 对语言有深入的理解，能够准确地解释用户提示、产生充满情感的影片，也能够在一支影片中创建多个镜头，准确地保留角色和视觉风格。
不过 Sora 目前对复杂场景的描绘，以及特定因果关系的理解还有待加强。例如影片中有人咬了饼乾，可是後面场景出现的饼乾却还是完好如初；或者影片中的人物没有跟着镜头的轨迹移动；偶尔也会搞错文字提示的细节，像是左右方向之类的。…
Deepfake 技术跟着 AI 科技进步，真实度越来越高。最近香港发生严重案件，某公司遭人以 Deepfake 伪装英国总部财务总监举行视讯会议，最後被骗高达 2 亿港元（约台币 8 亿元）。
香港警方表示，某跨国金融公司香港分行职员指，1 月中收到假装英国总部财务总监的讯息，要求机密交易并视讯通话，有 4~6 人与会，且脸与总监一样，职员不疑有诈，照指示分 15 次将共 2 亿港元款项转帐至五个本地银行帐户，後来查询才发现是诈骗。
这是香港首宗 Deepfake 视讯会议骗局，也是至今 AI 诈骗案件损失金额最高的。警方说歹徒可能事先下载影片，并用 AI 处理，制作成逼真影片，显示以前「单人对单人」诈骗案已发展成参与人数更多的视讯会议，可信度倍增。
除了香港，Deepfake 到其他地方都有类似问题，如美议院两党最近合作立法，容许未经同意用 AI 产生色情 Deepfake 内容的受害者能从法律面要求赔偿，印度演员 Rashmika Mandanna 最近遭 Deepfake 伪造影片也引起政府重视，警告社群媒体平台需对用户分享的 Deepfake 内容负责，36 小时内需删除违规内容。
Google公开专为大型语言模型设计的ASPIRE框架，该框架可以强化语言模型的选择性预测（Selective Prediction）能力。透过对问答任务的大型语言模型进行参数微调，以评估所生成答案的正确性，ASPIRE框架在各种问答资料集上，表现优於目前最先进的选择性预测方法。ASPIRE框架的重要性在於能够增加大型语言模型的可信程度，让人工智慧可在关键应用发挥作用。
大型语言模型在自然语言理解和生成领域发展迅速，已经被用於建立各种创新应用，但是要进入高风险决策应用，仍有障碍待解决。研究人员指出，由於模型预测具有不确定性，大型语言模型缺乏评估回应可信度的机制，就算可以透过总结序列中各个Token的可信分数加总，但是仍无法可靠地辨别正确或是错误答案。
而选择性预测是这个问题的解决方案，大型语言模型输出答案时加上选择分数，而这个分数能指出答案正确的机率，因此藉由选择性预测更可以了解在各种应用中部署大型语言模型的可靠性。过去像是语义不确定性和自我评估等研究，试图在大型语言模型中实现选择性预测，不过，传统方法采用启发式提示，试图藉由「建议的答案是对还是错？」等问题，触发大型语言模型的自我评估，但是这种方法不适用於具有挑战性的问答任务。
Google研究人员发展出ASPIRE框架来解决这个问题。该框架有三个阶段，分别为特定任务调整、答案采样和自我评估学习。特定任务调整阶段是对已经受过基础训练的大型语言模型进行进阶训练，就像是让已经具有基本知识的学生进行进阶训练，专注於强化特定科目或是任务，研究人员透过添加新的可调参数，并使用高效的参数调校技术，在特定任务的训练资料集上微调预训练大型语言模型，以提高其预测效能，这个阶段相当於训练学生，使其更好地解决特定问题。
第二阶段则是答案采样，经过特定任务调整後，ASPIRE使用学习到的可调参数，对每个训练问题生成不同的答案，并创建用於自我评估学习的资料集，生成高可能性输出序列。也就是说，让学生尝试回答一系列问题，并产生不同的答案，藉由尝试不同答题方法，找出最可能正确的答案，研究人员使用一种称为集束搜寻（Beam Search）方法，协助学生选择最有可能的答案，并使用一种称为Rouge-L的演算法来评估答案的品质。
在最後的自我评估学习阶段，ASPIRE新添加一组可调节参数，专门用於提升模型自我评估的能力。该阶段的目标是要让模型学会自己判断答案准确性的能力。透过该训练，大型语言模型不仅能生成答案，还能够自己区分答案的正确性，在回答使用者问题时达到更好的可靠性和准确性。
研究人员验证ASPIRE的成果，使用CoQA、TriviaQA和SQuAD三个问答资料集，并使用各种开放预训练的Transformer模型来评估ASPIRE。经过ASPIRE调整的小型OPT-2.7B模型，表现超过更大的OPT-30B模型（下图）。这项实验结果表示，只要经过适当的调整，即便是较小的语言模型，在部分情境下也可以超越较大的语言模型。
值得注意的是，OPT-30B模型应用传统的自我评估方法Self-eval和P(True)，选择性预测的效能并没有明显提高，反而是较小的OPT-2.7B模型在使用ASPIRE进行强化後，优於其他模型，也就是说，运用传统自我评估技术的较大型语言模型，选择性预测效果不如采用ASPIRE强化方法的小模型。
研究人员实验强调了ASPIRE对於大型语言模型的重要改变，语言模型的能力并非其表现的最终效能，透过调整策略就可以大幅提高模型有效性，即便是较小的模型，也可以进行准确且有自信的预测。…
记者／林育如
台达今（20）日於台北君悦酒店举办「Change for Your Career 台达年终转职面谈会」，打造贴近转职者需求的面试体验，共有近百位求职者参加，活动结合三大重点:高阶主管专题分享、台达产品展示以及专属面试。徵才领域包含未来最具发展性的电动车、AI、资通讯系统、智能制造、微电网、储能等产业，在制造方面亦有海内外储备厂长的机会。持续透过储备优秀人才，强化台达全球营运布局，加速拓展全球事业发展。今日转职活动有多位台达高阶主管亲自到场分享事业布局并与面试者互动，如全球事业营运执行副总裁尹镟博、交通范畴执行副总台达人资长裁唐修平、台湾制造总经理赖秋元、台达能源总经理张立业等，显示台达对於人才招募上的高度重视。
台达全球事业营运执行副总裁尹镟博(右二)、交通范畴执行副总裁唐修平(右三)、台湾制造总经理赖秋元(左二)、人资长陈启祯(左一)、永续长周志宏(右一)亲自出席台达年终转职面谈会分享产业趋势及台达发展。台达人资长陈启祯开场致词表示，加入台达能获得的不只是一份工作，而是获得一个永续发展自己，让未来的路更宽广的机会。不同於今年科技业於徵才的观望态势，台达甫进入2024年便积极锁定有经验族群的年後转职需求，台达工作机会有二大特色，一是横跨多元领域，包含电动车、能源基础设施、资通讯基础设施、楼宇自动化、工业自动化等全球皆具备高成长潜力的产业，另一特色是在全球各地都有相当多的人才需求，台湾、美洲、欧洲、印度、泰国、大陆的厂区都有新厂兴建，近年更是从工业品牌扩展到商业品牌，非常需要具备产业经验的即战力。
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台达转职面谈会针对有经验族群的年後转职需求，在台北君悦酒店举办1对1的面谈徵才活动，为2024年首波的徵才活动，职缺涵盖软韧体、电源硬体、机构热流等，也有品质、业务、顾问、商业开发等非工程职缺，第一季亦将展开密集的校园招募活动。台达整体薪酬优於科技业水平，并透过薪酬机制奖励员工创造绩效，台湾地区员工除固定月薪，还有年终、绩效与分红等三项奖金。
此外，台达亦持续进行全球人才发展方案，依据员工意向与工作需求，提供多元学习方案与全球轮调等发展机会。在员工福利方面，2023年推行弹性上下班与提供0~6岁最高38万元的「育儿津贴补助」，让员工享有更好的工作与家庭平衡，除法定特休外，另多给予员工每年高达7天的有薪假以及万元旅游补助，也是许多员工心中备受好评的福利。台达用人唯才，优秀人才绝对可以在台达找到全球的职涯舞台，永续发展你的未来。
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Google DeepMind
Google DeepMind最近发表一款AI系统AlphaGeometry，使用1亿笔合成资料训练，就能在最新的30道国际数学奥林匹克（IMO）题目中，在规定时间内解出25道题。它不只比先前只解出10题的最佳AI还厉害，表现还接近人类金牌得主的平均值25.9道题，是迈向通用AI的一大里程碑。这项研究成果，日前也登上《Nature》期刊。
最先进的AI系统解几何学难题，仍是个挑战
为何AI解几何学题目很重要？
因为，几何学是数学最古老、最基础的分支之一，也是电脑科学、建筑、艺术、工程、天文等领域的重要工具。就电脑科学来说，几何学因涉及空间属性，例如距离、形状、大小和相对位置等，是重要的处理工具，尤其能用来设计和分析演算法，执行常见的AI任务，如图像处理、电脑视觉和动作规画等。
几何学也是国际数学奥林匹克竞赛的重要课题。这个竞赛旨在测验逻辑推理和发现新知识的能力，每年吸引全球各地优秀的高中生，来挑战数学难题。
然而，就算是目前最先进的AI系统，都还难以证明数学猜想（Conjecture）的真伪。AI界普遍认为，能证明数学定理，是发展通用AI（即AGI）的关键一步，但它有个大挑战：训练资料的缺乏。因为，专为AI建立数学证明资料，既困难又昂贵，AI专家们很难收集到足够的训练资料，来打造AI解题模型。
根据IMO规则生成1亿笔训练资料，最终解出25道题
为解决这个挑战，Google DeepMind研究团队Trieu Trinh和Thang Luong先是根据IMO规则，生成了1亿个不同复杂度的数学定理和证明，并用这些合成的训练资料，从头训练出一套AI系统AlphaGeometry。在这个过程中，完全没使用人工范例。
而在架构上，它是一套神经符号（Neuro-symbolic）系统，采混合式架构，由神经语言模型（NLL）和符号推论引擎（Symbolic deduction engine）2大部分组成。
其中，神经语言模型扮演引导角色，来指导符号推论引擎，如何在IMO等级的问题中，从几何构造的无限可能中找出解决方案（如下图）。这是因为，IMO几何问题以图形呈现，需要添加新的几何结构（如点、线、面）才能解题，而AlphaGeometry的语言模型，可以从无数个可能性中，预测出添加哪些新结构最有用。这些线索，能帮助符号引擎进一步推导图形，找出最接近的解答。
AlphaGeometry也成功在最新的IMO竞赛中，在规定时间内解出25道题（共30题），能力与世界上最聪明的高中数学生相当，媲美历届金牌的平均成绩25.9道题。
Google认为，这个成功，不只是数学推理上的突破，还能运用到更广泛的科学领域问题。而且，AlphaGeometry解决专家级的复杂数学问题，未来还能帮助人类更理解世界运作的过程。…
福斯汽车
福斯汽车（Volkswagen）本周宣布，将透过汽车AI助理解决方案供应商Cerence的Cerence Chat Pro服务，让ChatGPT进驻具备福斯IDA语音助理的众多车款中，在今年第二季让ChatGPT成为相关车款的标准配备。
Cerence专注於汽车领域的各种AI解决方案，其中的一项应用就是整合了ChatGPT的Cerence Chat Pro，甫於今年1月初宣布与微软结盟，让汽车品牌可透过Microsoft Azure OpenAI存取ChatGPT模型。
而根据福斯的规画，未来包括ID.7、ID.4、ID.5、ID.3、Tiguan、Passat及Golf等具备IDA语音助理的车款，都会藉由整合Cerence Chat Pro来提供ChatGPT服务。
由福斯开发的IDA语音助理原本就可透过语音来控制车上的资讯娱乐系统、导航、空调或回答常识问题，而ChatGPT则能扩大其能力，以更直觉的方式创造更丰富的对话，回答更复杂的问题，还能接受特定车辆的资讯。
福斯说明，车主不必建立新的帐号，也无需安装新程式，亦不用特别启动ChatGPT，在说出Hello IDA或按下方向盘上的按键以启用Hello IDA之後，会先由IDA执行各项功能，遇到无法回答的问题再匿名转送给AI，再由IDA负责回应。ChatGPT并不能存取车辆资料，且所有的问题与答案都会立刻删除。…
2023 年各式各样 AI 工具百家争鸣，不管你是专业创作者，还是喜欢在社群上与朋友互动，都有内容产制需求，要如何利用这些工具，在社群媒体领域更上一层楼？以下介绍 6 款实用的 AI 图文制作工具，无论是产生贴文提供灵感、产生贴文、图文制作，或是图片去背与调整一应俱全，马上带你来看。…
记者／周子宁
Meta、IBM於12月5日宣布将偕同英特尔、AMD、Linux基金会等企业与学术单位组成AI联盟，以联盟型态促进AI开源码技术的研发及共享，推动AI领域的共同发展。
AI联盟结合各领域菁英，望促进人工智慧发展共荣。图／ＲＦ１２３目前该AI组织除Meta、IBM外，企业方面还有英特尔、AMD、Dell、Stability AI、Hugging Face、甲骨文、Red Hat、Sony、ServiceNow、Linux基金会等业者参与，而学术领域则有美国航太总署（NASA）、欧洲核子研究组织（CERN）、医学中心Cleveland Clinic，与哈佛大学、耶鲁大学、洛桑联邦理工学院、加州大学柏克莱分校、东京大学等50多家组织为成员。
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针对多元的组织会员成分，AI联盟表示，联盟宗旨本为提供一个汇集资源的平台，以提供多层面解决方案与思路。因此AI联盟聚集开发人员、科学家、创业者、企业及各大学术单位等，藉由透明开放的制度，实现共享共荣，并避免市面上多数封闭式AI企业引发的资安疑虑。
AI联盟目前的开发计画以支援大规模AI开发为主，期望建立AI具安全及信任的工具型录，并鼓励这些技术与工具的商业流动。AI联盟也将焦点放在多模态及语言的科学模型、高功能AI硬体加速器、全面AI技术养成以及开发AI符合规范的教育内容。
AI联盟成立宗旨与目标明确，现阶段将根据计画分组进行，并成立治理委员会及技术审查委员会、建立专案标准与指引。而AI联盟除了将产、学、研三界都纳入会员，也计画与政府及非营利机构进行合作。
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各国禁售燃油车的时间点逼近，2025年挪威将率先实施禁令，2024年可以视为电动车产业的验收与转折时刻。2023年车用IC缺货缓解，汽车产业也确立电动车的研发方向。随着产业电动化与智慧化的脚步，汽车架构也走向Zonal架构及软体定义汽车的模式。近年来，不只传统车厂开发电动车，新创厂商也以特斯拉(Tesla)为首，纷纷抢攻电动化商机。……