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英文 的 AI 新聞與論文。
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親身体驗：TechCrunch Disrupt 2025 互動圓桌論壇完整行程
TechCrunch Disrupt 2025 將於 10 月 27 日在舊金山 Moscone West 盛大舉行，活動前四天已開始籌備。本次活動將提供三個天的互動體驗，並回歸圓桌會議環節，由頂尖創業者、投資人和運營者帶領動態對話，讓參與者能在小組設定中直接與專家交流。為了鎖定優惠，註冊者可獲得最高 444 美元的門票節省，並在前臺價格上漲前享受 60% 的貴賓門票折扣，此優惠僅限活動開幕前有效。 活動日程涵蓋多個前沿主題，包括未來建築中 AI 與資料的角色，由 Brick & Mortar Ventures 的 Austin Yount 分享；以及重塑創業與風險投資生態系統，由 All Raise 的 Brit Fitzpatrick 探討。Base10 Partners 的 Caroline Broder 將討論垂直 AI 與軟體的機遇，而 Prelude Ventures 的 Gabriel Kra 則提供關於 2025 年領銜 A 輪融資的實戰建議。Anthropic 的 Kyla Guru 將分享如何訓練 AI 代理而不破壞其安全性，UC Berkeley 的 Abhi Kumar 則探討低地球軌道商業化對新創與投資人的意義。 金融科技領域，645 Ventures 的 Nnamdi Okike 分析 AI 如何改變 fintech 並帶來競爭優勢。Kindred 的 Tasneem Amina 和 Justine Palefsky 將分享建立可擴充套件社群驅動增長的經驗。Meta 的 Rohit Patel 將介紹 AI 評估基礎知識，Reddit 的 Rachel Miller 則分享如何為數百萬使用者擴充套件搜尋與 AI 系統。Carta 的 Charly Kevers 和摩根士丹利的 Daniel Tay 將探討從私有市場走向公開市場的成功路徑。此外，還有關於公共部門 AI 採用、Berkeley 創業方法、信任在風險投資中的重要性、使用開放模型開發 GenAI 應用、銷售可擴充套件的 AI 代理、Cisco Outshift 的產品持續進步、Gargi 與 Vently 的社群產品理念、Obvious Ventures 的物理 AI 挑戰、Silicon Valley Venture 與 Recursive Ventures 的投資洞察、SuperAI 的無形 AI 革命、Entrepreneurs First 的規模化人才轉化、Airbyte 的資料基礎設施建設、Cloudflare
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亞馬遜新推出的AI購物工具會告訴你為何應該購買推薦的產品
亞馬遜近日推出名為「Help me decide」的新功能，利用人工智慧分析使用者的搜尋、瀏覽及購物歷史，以提供量身打造的產品建議並解釋推薦原因。該工具會根據使用者當前瀏覽的價格範圍提出建議，但也允許檢視更便宜或更昂貴的選項。此功能將出現在美國 iOS 和 Android 版亞馬遜購物應用程式及網頁版上，當使用者瀏覽多個相似商品後，按鈕將顯示在首頁頂部的「Keep shopping for」選項下方。亞馬遜副總裁 Daniel Lloyd 表示，該功能能透過人工智慧節省時間並增加購買信心。技術上，亞馬遜結合了大型語言模型、AWS 的 Bedrock 生成式 AI 應用程式服務、OpenSearch 搜尋服務以及 SageMaker 推薦服務來實現此功能。過去一年間，亞馬遜已實施多項購物工具以促進銷售，包括去年推出的 AI 助手 Rufus、2024 年 10 月為超過 100 個類別新增的 AI 購物指南，以及今年開始提供的產品和評論音訊摘要。此外，亞馬遜於 9 月推出了 Lens Live，讓使用者可透過手機鏡頭掃描周圍物品以獲得亞馬遜產品建議。Google、OpenAI 和 Perplexity 等公司也持續投資於 AI 驅動的購物工具以推動銷售增長。
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Snapchat 首度推出開放提示 AI 鏡頭 免費供美國用戶使用
Snapchat 正式將其首個開放式提示詞圖片生成 AI 濾鏡「Imagine Lens」向所有使用者免費開放。該濾鏡最初於九月僅限付費訂閱使用者使用，現在則對免費使用者開放。使用者可透過自定義提示詞編輯或生成自己的圖片，例如將自拍轉換為外星人形象，或生成「暴躁貓咪」的圖片。公司建議使用者可藉此嘗試萬聖節服裝造型，或為朋友重新設計外觀。生成的結果可與朋友分享、發布到 Snapchat 故事或分享至外部平臺。 此舉是針對 Meta AI 和 OpenAI Sora 等 AI 影片生成應用對年輕使用者注意力的競爭所做出的回應。Sora 允許使用者上傳一次影片和音訊記錄來生成自己的影片，並可建立名為「 Cameos」的 AI 人設供朋友分享。為了保持競爭力，Snapchat 將原本僅限 Lens+ 和 Snapchat Platinum 訂閱使用者的 AI 濾鏡改為免費提供。免費使用者將獲得少量生成次數，具體數量會因地區、容量等因素而異。目前美國使用者可立即使用，加拿大、英國和澳大利亞等市場隨後將推出。使用者可在應用內濾鏡輪播區找到該濾鏡，或透過名稱搜尋。該濾鏡位於輪播區前方，使用者可點選標題編輯提示詞或使用預載建議。據公司表示，Snapchat 使用者每日使用濾鏡超過 80 億次，其 AI 濾鏡由內部模型與行業領先者模型共同驅動。
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為何 Cohere 前 AI 研究領頭人反對參與 AI 扩展競賽
人工智慧實驗室正競相建設規模堪比曼哈頓的資料中心，耗資數十億美元且能源消耗等同於一座小城市。這種趨勢源於對「規模化」的深信不疑，即透過增加運算量能訓練出具備全任務能力的超級智慧系統。然而，越來越多的研究人員認為大型語言模型的規模化已接近極限，並指出需要其他突破來提升效能。前 Cohere 人工智慧研究副總裁、Google Brain 校友 Sara Hooker 正押注於此，創立新公司 Adaption Labs。她與前同事 Sudip Roy 共同創立該公司，主張規模化大型語言模型已成為低效的提效方式。Hooker 在 2025 年 10 月 7 日於 Twitter 宣佈啟動新專案，致力於構建能持續適應與學習的機器。 Hooker 在接受 TechCrunch 採訪時表示，Adaption Labs 正在開發能從真實世界經驗中高效適應的人工智慧系統，但拒絕透露具體方法或架構細節。她指出，單純依靠規模化模型已無法產生能與世界互動的智慧，適應才是學習的核心。雖然強化學習（RL）試圖捕捉此概念，但現行方法無法讓生產環境中的系統即時從錯誤中學習。OpenAI 等公司提供微調諮詢服務，但費用高昂，據報需花費超過 1000 萬美元。Hooker 認為 AI 系統應能低成本從環境中學習，這將改變誰能控制與塑造 AI 的格局。 MIT 研究人員近期發現世界最大 AI 模型可能出現效益遞減，San Francisco 的氛圍也隨之轉變。著名播客 Dwarkesh Patel 邀請 Richard Sutton 等專家討論，Sutton 認為大型語言模型無法真正規模化，因無法從真實經驗學習；OpenAI 前員工 Andrej Karpathy 也對強化學習的長期潛力存疑。2024 年底，研究人員曾擔憂預訓練規模化遇到瓶頸，但 2025 年推理模型的突破推動了 AI 能力進一步提升。OpenAI 開發 o1 模型即基於此信念，Meta 與 Periodic Labs 的強化學習研究耗費超過 400 萬美元。相比之下，Adaption Labs 旨在證明從經驗學習可大幅降低成本，該公司據稱已籌得 2000 萬