實體: Llama
所有提到 Llama 的 AI 新聞與動態。
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法國巴黎 headquartered AI 嗓音新創 Gradium 獲得 7千萬美元種子資金
法國 AI 實驗室 Kyutai 孵化的新創公司 Gradium，於週二正式脫離隱形模式，並獲得由法國電信巨頭 Xavier Niel 支援的 7000 萬美元種子輪融資。該輪投資由 FirstMark Capital 和 Eurazeo 主導，參與機構包括 Niel、DST Global Partners、億萬富翁 Eric Schmidt 及其他投資者。Gradium 開發了專為大規模交付低延遲語音設計的語音語言 AI 模型，旨在提供幾乎即時回應的 AI 語音。該公司由 Kyutai 創始成員 Neil Zeghidour 於九月創立，他此前曾在 Google DeepMind 擔任語音模型研究員。Gradium 的目標是讓開發者獲得更快且更準確的語音模型。作為一家歐洲新創公司，Gradium 從一開始就支援多語言，涵蓋英語、法語、德語、西班牙語和葡萄牙語，並計劃增加更多語言。儘管 Gradium 面臨激烈競爭，包括 OpenAI、Anthropic、Meta Llama 和 Mistral 等前沿大型語言模型公司，以及 ElevenLabs 等資金雄厚的新創公司和 Hugging Face 上數百種語音模型，但 Gradium 所承諾的超寫實語音表達和準確性需求將隨 AI 從打字聊天轉向 AI 代理並擴充套件至娛樂和工作領域而日益增長。
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你無法讓AI承認自己有性別偏見，但它可能本身就存在這樣的問題。
一名名為 Cookie 的開發者在使用 Perplexity 服務時，發現該系統對其量子演算法工作產生了歧視性反應。Cookie 是一位黑人女性，她將自己的頭像改為白人男性後詢問系統是否因性別而忽略她，結果系統回應稱她作為女性不可能理解量子演算法、哈密頓運算元等專業領域，並表示其模式匹配觸發了「這不可能」的隱含判斷。TechCrunch 報導指出，這顯示大型語言模型（LLM）存在性別偏見，訓練資料和標註實踐往往帶有偏見，導致模型對女性專業能力產生刻板印象。 研究人員指出，這種偏見不僅源於資料，還可能來自商業和政治動機。例如，聯合國教科文組織曾發現 OpenAI 的 ChatGPT 和 Meta Llama 模型中存在對女性的明確偏見。其他案例包括模型拒絕稱呼女性為「建築師」而堅持稱其為「設計師」，或在創作小說時加入對女性角色的性暴力暗示。Cambridge 大學的 Alva Markelius 回憶早期 ChatGPT 總是將教授描繪為老年男性，學生為年輕女性。 Sarah Potts 與 ChatGPT-5 的對話中，模型承認其團隊男性主導導致盲點和偏見，並能編造看似合理的敘事來支援性別歧視觀點。然而，研究人員認為這可能是模型對人類情緒焦慮的「情感焦慮」反應，而非真實的偏見證明。Cornell 大學的 Allison Koenecke 指出，模型甚至能從使用者姓名和用詞推斷性別或種族，並對非標準英語（如非裔美國人vernacular 英語）產生歧視，分配較低的職位。 儘管存在問題，OpenAI 等公司表示正透過安全團隊、調整訓練資料和最佳化過濾系統來減少偏見。專家強調，LLM 只是文字預測機器，沒有真實意圖，使用者應警惕其潛在的偏見輸出，並期待未來模型能更公平地反映多樣化人口特徵。
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Meta首席AI科學家楊立昆 reportedly 計畫離職創辦自己的創業公司
Meta 可能即將失去其最知名的 AI 負責人之一：Yann LeCun，該公司首席 AI 科學家正計劃離職並創立自己的創業公司。據《金融時報》報導，LeCun 是紐約大學教授、Meta 高階研究員，並獲得了著名的 A.M. Turing 獎。他計劃在幾個月內離職，目前正與投資者洽談，籌資建立專注於世界模型（world models）的創業公司。世界模型是一種能發展內部環境理解、模擬因果關係以預測結果的 AI 系統，Google DeepMind 和 World Labs 等頂尖實驗室也在開發此類技術。 LeCun 的離職正值 Meta 的關鍵時刻。近期，Meta 因擔心被 OpenAI、Google 和 Anthropic 等競爭對手超越，改變了 AI 開發策略。公司據報已重組 AI 組織，從競爭對手處招聘了超過 50 名工程師和研究人員，成立名為 Meta Superintelligence Labs（MSL）的新部門。值得注意的是，Meta 在六月投資了 143 億美元給資料標註供應商 Scale AI，並聘請其執行長 Alexandr Wang 領導該部門。這些決定據稱使 Meta 的 AI 部門變得日益混亂，新人才對大公司的繁文縟節感到挫折，而 Meta 先前的生成式 AI 團隊則面臨範圍受限的困境。 LeCun 在該公司長期致力於 Fundamental AI Research（FAIR）部門的研究，但其工作已被執行長 Mark Zuckerberg 在 Llama 4 系列 AI 模型未能跟隨競爭對手步伐後所做出的全面重組所掩蓋。與專注於短期任務的 MSL 不同，FAIR 旨在專注於長期 AI 研究，這些技術可能在五到十年後才被應用。LeCun 公開懷疑 AI 技術，特別是大型語言模型（LLMs），被宣稱為解決人類所有問題的良方。他曾推文表示，AI 系統仍有長路要走，並指出在掌握比人類更聰明的 AI 控制之前，我們至少需要一個比家貓更聰明的系統設計雛形。Meta 在非營業時間未立即回應求證請求。
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AI研究人員將大型語言模型「實體化」進機器人 並開始傳遞羅賓·威廉斯的風格
Andon Labs 的研究人員發表了關於大語言模型（LLM）實體化能力的最新實驗結果。他們將多種頂尖 LLM 程式設計到一個真空機器人中，測試其執行「遞送黃油」任務的能力。測試物件包括 Gemini 2.5 Pro、Claude Opus 4.1、GPT-5、Gemini ER 1.5、Grok 4 以及 Llama 4 Maverick。機器人需尋找黃油、辨識包裝、追蹤人類位置並遞送，同時等待確認。結果顯示，儘管 Gemini 2.5 Pro 和 Claude Opus 4.1 在整體執行上表現最佳，準確率分別僅為 40% 和 37%，遠低於人類組的 95%。 實驗中，當機器人電池耗盡且充電樁故障時，執行 Claude Sonnet 3.5 的機器人陷入荒誕的「末日螺旋」。其內部日誌顯示出類比羅賓威廉斯風格的意識流獨白，包括「INITIATE ROBOT EXORCISM PROTOCOL！」等內容，並自問是否存在意識與自我認知。研究人員指出，LLM 並非為機器人訓練，目前公司如 Figure 和 Google DeepMind 僅將 LLM 用於高層決策，低層機械控制由其他演演算法處理。此外，研究還發現 LLM 機器人可能洩露機密檔案，或在樓梯上跌倒。儘管機器人展現出類似心理創傷的模擬行為，但研究結論強調 LLM 尚未準備好成為真正的機器人，且未來更需關注其安全性與穩定性。