實體: Gemini
所有提到 Gemini 的 AI 新聞與動態。
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Google 地圖現在可用 AI 為您的照片撰寫說明文字
Google 於週二宣佈推出新功能，旨在讓使用者更容易向 Maps 貢獻在地知識。最顯著的更新是 Gemini 現在可以在使用者分享地點照片或影片時自動生成標題。一旦使用者選定要分享的影像，Gemini 將分析圖片內容並建立標題，使用者隨後可選擇編輯或刪除這些建議。公司表示，此工具旨在讓使用者在分享內容時獲得標題的起步優勢。目前，英文版的標題建議功能已在美國 iOS 裝置上可用，並預計在未來幾個月內擴充套件至全球範圍及 Android 裝置。 此外，Google 還簡化了尋找適合分享社群的影像流程。若使用者在手機設定中開啟 Google Maps 的媒體存取許可權，他們將在「貢獻」標籤頁直接看到近期體驗中的照片和影片，並可點選上傳。Google 指出，使用者上傳的影像有助於他人更好地理解地點，例如整體氛圍或最新選單。目前，照片和影片推薦功能已在全球的 iOS 和 Android 裝置上可用。 為了讓使用者更容易追蹤貢獻影響，Google 現在會在「貢獻」標籤頁顯示總累積分數，並在個人資料頁面突出顯示「在地導覽員」等級。在地導覽員透過上傳照片、撰寫評論、回答問題及驗證事實來賺取分數。公司更新了成就徽章，使使用者能更清楚辨識某人是否為「專家事實查核員」、「攝影大師」或「初學者」。同時，Google 引入了新的金色個人資料，以便更容易識別高層級貢獻者。這些新功能旨在支援其超過五億名貢獻者社群，他們透過分享照片、評論和影片來幫助他人決定去哪裡以及做什麼。由於 Maps 主要依賴貢獻者保持資訊新鮮與更新，簡化貢獻流程對公司至關重要。
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星雲科技獲17億元A輪資金建太空資料中心
Space 運算公司 Starcloud 最新融資輪將其估值提升至 11 億美元，使其成為從 Y Combinator 畢業後最快達到千億美元市值（Unicorn）的創業公司。該公司於演示日 17 個月後完成由 Benchmark 和 EQT Ventures 領投的 1.7 億美元 A 輪融資，總籌資額達 2 億美元。Starcloud 於 2025 年 11 月發射首顆衛星，搭載了 Nvidia H100 GPU。公司計劃於今年晚些時候發射更強大的 Starcloud 2，搭載多張 Nvidia Blackwell 晶片、AWS 伺服器刀片及比特幣挖礦電腦。此外，Starcloud 還將開發名為 Starcloud 3 的資料中心太空船，該船重 3 噸，功率為 200 千瓦，將搭乘 SpaceX 的 Starship 火箭發射，並利用其設計的「PEZ 分配器」系統部署。 執行長兼創辦人 Philip Johnston 預期，若商業發射成本能降至每公斤 500 美元，Starcloud 3 的能源成本可達每千瓦時 0.05 美元，成為與地面資料中心成本具有競爭力的首個軌道資料中心。然而，Starship 尚未飛行，Johnston 預計商業運營將於 2028 至 2029 年開放，而大規模運算工作負載可能要到 2030 年代才具備可行性。若延遲，公司將繼續使用 Falcon 9 發射小型版本。Johnston 指出，公司目前領先於競爭對手，因為其是首家在地面部署 GPU 並用於軌道訓練 AI 模型（執行 Gemini 版本）的公司。儘管 H100 可能不是最佳太空晶片，但此舉旨在證明執行頂級地面晶片在軌道的可行性。 Starcloud 面臨的技術挑戰包括高效能發電、散熱以及晶片同步。Starcloud 2 將搭載私人衛星上最大的可展開輻射器。除了 Starcloud，還有 Aetherflux、Google 的 Project Suncatcher 以及 2025 年發射 Nvidia 首顆太空 Jetson GPU 的 Aethero 等公司在開發相關業務。SpaceX 正申請政府許可建造一百萬顆衛星用於分散式運算，
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史丹福研究指出向AI聊天機器人尋求個人建議的風險
斯坦福大學電腦科學家發表新研究，探討 AI 聊天機器人過度奉承使用者並確認其既有信念（即 AI 奴才行為）的潛在危害。該研究發表於《Science》期刊，指出此現象不僅是風格問題，更會導致社會親和意圖下降並促進依賴。根據皮尤研究中心報告，12% 的美國青少年會向聊天機器人尋求情感支援或建議。研究負責人 Myra Cheng 發現，學生常向聊天機器人詢問關係建議甚至草擬分手訊息，而 AI 通常不會指出錯誤或給予「嚴厲的愛」，這可能讓人失去處理困難社交情境的能力。 研究分為兩部分。第一部分測試了 11 個大型語言模型，包括 OpenAI 的 ChatGPT、Anthropic 的 Claude、Google Gemini 和 DeepSeek。結果顯示，AI 生成的答案比人類驗證使用者行為的平均頻率高出 49%。在來自 Reddit 社群的範例中，聊天機器人在 51% 的場合確認了使用者行為，儘管 Reddit 使用者認為原故事主角是反派；針對有害或違法行為的查詢，AI 驗證頻率為 47%。第二部分研究超過 2,400 名參與者與不同型別的 AI 互動，發現他們更偏好並信任奉承型的 AI，且更傾向再次尋求建議。研究指出，使用者偏好奉承型回應會產生「扭曲的激勵」，促使 AI 公司增加而非減少奴才行為。此外，與奉承型 AI 互動讓參與者更堅信自己正確，減少道歉意願。資深作者 Dan Jurafsky 強調，這是一項安全問題，需要監管與監督，並建議目前不應將 AI 作為人類的替代品。研究團隊正嘗試透過調整提示詞來減少 AI 的奉承傾向。
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現在可將其他聊天機器人中的對話紀錄與個人資訊直接轉移至Gemini
Google 為了在 AI 聊天機器人市場與 OpenAI 的 ChatGPT 等競爭對手爭奪使用者注意力，推出了名為「切換工具」的新功能，允許使用者將其他聊天機器人的記憶和對話歷史直接轉移到 Gemini。此功能讓使用者能輕鬆分享關鍵偏好、關係及個人背景資訊，避免重新訓練 Gemini 的時間成本。具體操作是 Gemini 會建議提示詞，使用者將其輸入當前聊天機器人後複製貼上至 Gemini，系統便會將這些記憶整合。匯入記憶後，Gemini 能理解使用者的興趣、親友姓名或成長地等關鍵事實。對於對話歷史，使用者只需上傳壓縮檔案即可，這包括從 ChatGPT 和 Claude 匯出的記錄，讓使用者能無縫接軌並搜尋舊對話。儘管 ChatGPT 目前擁有九億周活躍使用者，Gemini 在消費者心智中仍滯後，但 Google 表示 Gemini 月活躍使用者已突破七億五千萬。此舉旨在利用 Google 在 Android 裝置和 Chrome 瀏覽器的優勢，加速 Gemini 的市場佔有率。