分類: AI 應用
「AI 應用」分類的 AI 新聞與論文。
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Roblox 的 4D 創建功能現在開放測試版
Roblox 去年推出了名為 Cube 3D 的開源 AI 模型，協助使用者快速設計傢俱、車輛及配飾等數位物品。自今年三月推出以來，該工具已幫助使用者生成超過 180 萬個 3D 物件。近日，Roblox 正式開放其預期的 4D 創作功能測試版，此功能允許創作者不僅製作靜態 3D 模型，更能建立具有完整功能與互動性的物件。該功能自十一月起已進入早期測試階段，並被描述為增加了互動性這一重要新層面，使設計的物品能夠移動並對遊戲中的玩家做出反應。 在啟動時，創作者可嘗試兩種物件模板，稱為圖式。第一種是「Car-5」圖式，用於建立由五個獨立部分組成的車輛，包括車身與四個輪子。過去車輛是單一固體物件且無法移動，新系統將物件分解為部分並賦予各自行為，使 AI 能生成輪子轉動的真實感車輛。第二種是「Body-1」圖式，可用於生成單一部件組成的物件，如簡單方塊或雕塑。4D 生成的首次體驗應用於名為 Wish Master 的遊戲，玩家可在此生成可駕駛的車輛、可飛行的飛機，甚至龍。 未來，Roblox 計劃讓創作者自行開發圖式，以擁有更多定義物件行為的自由。公司同時開發新技術，可透過參考圖片建立風格匹配的詳細 3D 模型。Roblox 還計劃提供更多 AI 輔助創作遊戲與體驗的方式，包括一項名為「即時夢境」的專案。Roblox 執行長 David Baszucki 上月表示，該專案將讓創作者透過鍵盤導航與分享即時文字提示來構建新世界。此次測試版推出，正值 Roblox 實施強制面部驗證以存取聊天功能之後，此舉是針對相關兒童安全訴訟與調查所採取的行動。
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亞歷克莎 Plus，亞馬遜的 AI 助手，現已向美國所有用戶開放使用
Amazon 於週三宣佈，其升級版的生成式 AI 助手 Alexa+ 已對全美客戶開放。Prime 會員可透過所有裝置免費使用 Alexa+，而一般使用者則可透過網站或手機應用程式免費體驗，但會有限制。Alexa+ 被描述為模型無關型，能結合 Amazon 自有基礎模型與第三方技術，執行規劃行程、更新日曆、尋找食譜、推薦電影及協助作業等複雜任務，並整合 Ticketmaster、Uber 等多個服務。在一年期的測試期間，使用者可選擇回退至舊版，目前回退比例僅為低個位數，顯示大多數使用者滿意。針對測試期收到的關於對話過長、語音幹擾及新語音的回饋，Amazon 已調整上線流程，例如新增語音切換說明並最佳化中斷機制。資料顯示，升級後音樂串流增加 25%，食譜功能使用量成長五倍，對話次數為原版的兩到三倍。非 Prime 使用者可選擇每月 19.99 美元購買獨立訪問許可權。Alexa+ 將支援 Echo 產品、Fire TV、Alexa.com、手機應用程式以及 Samsung、Bose 等合作夥伴的裝置。
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Fitbit創辦人推出AI平台協助家庭監測健康狀況
Fitbit 創辦人 James Park 與 Eric Friedman 宣佈推出新 AI 創業公司 Luffu，旨在協助家庭主動監測健康狀況。這對夫婦在離開 Google 兩年後，押注於利用 AI 減輕照護者的心理負擔。根據近期報告，美國有 6300 萬或近四分之一的成人是家庭照護者，這數字比十年前增長了 45%。Luffu 在背景中運用 AI 收集並整理家庭資訊，學習日常模式，並標記顯著變化，讓家庭成員能保持同步並處理潛在的健康問題。Park 表示，他在 Fitbit 專注於個人健康，但離開後健康概念變得更大，他需要跨國照顧父母，面對語言障礙難以從醫療記錄中獲得完整且及時的情境。Luffu 是他們希望存在的產品，能掌握家庭健康狀況、瞭解變化並知道何時介入，卻不會讓人感覺被監視。目前消費者健康市場充滿個人工具，但真實生活中的健康是共享的，涉及伴侶、子女、父母、寵物及照護者。家庭資訊散落在各種裝置、門戶、日曆、附件、試算表及紙本檔案中。透過 Luffu，人們可以追蹤整個家庭的詳細資料，包括健康統計、飲食、藥物、症狀、實驗室檢測、醫生就診等。使用者可透過語音、文字或照片記錄健康資訊。Luffu 主動監控變化，並呈現洞察與警報，例如異常生命徵象或睡眠改變。Friedman 指出，人們可以用平實語言詢問家庭健康問題，例如「爸爸的新飲食計劃是否影響他的血壓？」或「有人給狗餵藥了嗎？」。Luffu 設計目的是捕捉生活發生的細節，讓家庭成員保持更新，並在適當時間呈現重要資訊，使照護感覺更協調且少混亂。有興趣的人士可加入有限公開測試版的候選名單。
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碳素機械開發出能偵測與識別植物的AI模型
西雅圖的碳機器人公司（Carbon Robotics）於本週一宣佈推出大型植物模型（Large Plant Model，簡稱 LPM），該模型能即時識別植物種類，讓農夫無需重新訓練機器人即可針對新出現的雜草進行清除。此模型基於公司在全球 15 個國家超過 100 個農場所收集的超過 1.5 億張照片與資料點進行訓練，目前作為其自主除草機器人內部的核心繫統。 碳機器人創辦人兼執行長保羅·米克塞爾（Paul Mikesell）指出，在 LPM 推出前，若農場出現新雜草或同一種雜草因土壤與外觀差異而變化，公司必須花費約 24 小時建立新資料標籤並重新訓練機器。現在，LPM 能即時學習從未見過的雜草，農夫可透過介面選擇照片指示機器清除或保護特定植物，無需額外標記或訓練。該公司自 2018 年成立，2022 年開始出貨機器人，米克塞爾擁有在 Uber 及 Meta 等公司構建神經網路的豐富經驗。 此新模型將透過軟體更新匯入現有系統，碳機器人已籌資超過 1.85 億美元，投資方包括英偉達（Nvidia）的 NVentures、Bond 及 Anthos Capital 等。米克塞爾表示，擁有如此龐大的資料集，系統能分析任何圖片判斷植物種類、親屬關係與結構，即使從未見過該特定植物也能做出準確判斷。公司未來將持續透過機器執行產生的新資料微調模型，以提升識別能力。