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所有發布的 AI 新聞與論文。
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Reflection AI 融資 20 億美元成為美國開放前沿 AI 實驗室，挑戰 DeepSeek
Reflection AI 是一家由前 Google DeepMind 研究人員米沙·拉斯金和伊奧尼斯·安東諾格盧於 2024 年 3 月創立的起點公司，近期以 80 億美元估值籌資 20 億美元，較七個月前 5.45 億美元的估值增長了 15 倍。該公司最初專注於自主編碼代理，現正定位為 OpenAI 和 Anthropic 等封閉前沿實驗室以及中國 AI 企業如 DeepSeek 的開源替代方案或西方對等夥伴。拉斯金曾領導 DeepMind Gemini 專案的獎勵建模，而安東諾格盧則共同創造了 2016 年擊敗世界冠軍的 AlphaGo。團隊目前約有 60 名成員，主要來自 DeepMind 和 OpenAI，並已建立先進的 AI 訓練堆疊，承諾對所有人開放。 公司宣稱已識別出一種可擴充套件的商業模式，與其開放智慧戰略一致。團隊計劃明年發布一個前沿語言模型，該模型將基於「數兆兆 token」進行訓練，並具備訓練大規模專家混合（MoE）模型的能力。MoE 架構此前僅大型封閉 AI 實驗室能訓練，但 DeepSeek、Qwen 等中國模型的突破讓拉斯金意識到，若美國不採取行動，全球智慧標準將由他人建立，美國將處於劣勢。由於企業和主權國家可能因法律後果而不使用中國模型，美國及其盟友面臨競爭劣勢或迎頭趕上的選擇。 美國技術界對 Reflection AI 的使命表示支援。白宮 AI 與加密事務負責人戴維·薩克斯在 X 上表示，開放源開源 AI 模型對全球市場有重要意義，美國希望在此類別中獲勝。Hugging Face 聯合創始人克萊姆·德朗格也稱讚此舉，但指出挑戰在於展示開放 AI 模型和資料集的高速度共享。Reflection AI 對「開放」的定義側重於訪問而非開發，類似 Meta 的 Llama 或 Mistral 策略。公司將公開模型權重供公眾使用，但保留資料集和完整訓練管道專有。 商業模式方面，研究人員可免費使用模型，但收入將來自大型企業基於 Reflection AI 模型開發產品，以及政府開發「主權
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Figma 與 Google 合作將 Gemini AI 加入其設計平台
設計平臺 Figma 宣佈與 Google 合作，將更多 AI 功能整合進其軟體中。此次合作將引入 Gemini 2.5 Flash、Gemini 2.0 以及 Imagen 4 等模型，以應對產品設計師及其團隊不斷變化的需求。Figma 目前擁有每月 1300 萬活躍使用者，Gemini 2.5 Flash 將被整合到圖片編輯與生成流程中，允許使用者透過提示詞生成 AI 圖片並要求修改。根據早期測試，Gemini 2.5 Flash 在 Figma 的「Make Image」功能中使延遲時間降低了 50%。此舉旨在加速工作流程，並與 OpenAI 等公司推動模型整合現有應用以爭取市場主導權的策略一致。OpenAI 近期也宣佈其使用者可在 ChatGPT 中與 Spotify、Booking.com、Canva 等應用進行對話。此次 Figma 合作並非孤例，Google 同時推出了 Gemini Enterprise，旨在將 AI 帶入企業現有工作流，讓員工能與公司檔案、資料及應用對話，並部署 AI 代理。Google 表示 65% 的 Google Cloud 客戶正在使用其 AI 產品。此外，Google 還與 GAP、Gordon Foods、Klarna、Macquarie Bank、Melexis、Mercedes、Signal Iduna、Valiuz 及 Virgin Voyages 等企業達成 AI 合作，這些夥伴與 Banco BV、Behr、Box、DBS Bank、Deloitte、Deutsche Telekom、FairPrice Group、美國能源部等現有 Gemini 使用者一同加入。
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資料曲線籌集1500萬美元對抗Scale AI
隨著 AI 公司日益成熟，高品質資料的爭奪成為行業中最具競爭力的領域之一。Alexandr Wang 曾創立的 Scale AI 是其中的佼佼者，但隨著 Wang 轉任 Meta 負責 AI 業務，投資者看到了新的機會，願意資助擁有獨特資料收集策略的公司。Y Combinator 畢業生 Datacurve 便是其中之一，專注於軟體開發所需的高品質資料。該公司於週四宣佈完成由 Chemistry 領投、Mark Goldberg 主導的 1500 萬美元 A 輪融資，參與機構包括 DeepMind、Vercel、Anthropic 和 OpenAI 的員工。此輪融資緊接其獲得前 Coinbase CTO Balaji Srinivasan 投資的 270 萬美元種子輪之後。 Datacurve 採用「賞金獵人」系統，吸引具備技能的軟體工程師完成難以獲取的資料集，目前已分發超過 100 萬美元賞金。共同創辦人 Serena Ge 強調，財務回報並非最大動力，因為高價值服務如軟體開發的資料工作薪資遠低於傳統就業，因此公司最核心的優勢在於提供極佳的使用者體驗。Ge 表示，公司將此視為消費產品而非資料標記作業，投入大量時間最佳化平臺以吸引目標使用者。隨著後訓練資料需求日益複雜，早期模型使用的簡單資料集已無法滿足當前 AI 產品對複雜強化學習（RL）環境的構建需求。隨著環境日益精進，資料在數量與品質上的要求都大幅提升，這可能讓 Datacurve 這類高品質資料收集公司獲得競爭優勢。 目前 Datacurve 專注於軟體工程領域，但 Ge 指出其模式同樣可應用於金融、行銷甚至醫療等領域。公司正致力於建立一套基礎設施，用於吸引並留住各自領域中高度專業的人才，以滿足日益複雜的資料收集需求。
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SpotitEarly 訓練犬隻與 AI 準確偵測常見癌症 并將於 Disrupt 展示技術
早期癌症篩檢是挽救生命至關重要的關鍵。雖然多癌症早期檢測（MCED）測試尚未獲得美國食品藥物管理局（FDA）批准，但已有幾種商業產品可供消費者自費購買，例如 Grail 公司的 Galleri 血液檢測，或 Prenuvo 和 Ezra 公司的全身磁共振成像（MRI），後者費用通常超過 2000 美元。近日，生物科技公司 SpotitEarly 推出了一種獨特的居家癌症篩檢方式，結合了狗狗卓越的嗅覺與人工智慧（AI）。SpotitEarly 執行長 Shlomi Madar 指出，科學證據顯示經過訓練的狗狗能嗅出人類疾病，特別是癌症。Madar 擁有 15 年的健康與生物科技領導經驗，與兩位朋友共同開發了利用呼吸樣本進行癌症篩檢的可靠方法與技術。使用者只需收集居家呼吸樣本並寄送至實驗室，公司便會動用 18 隻訓練有素的比格犬來辨識癌症特定氣味。當狗狗嗅到癌症粒子時會坐下，SpotitEarly 的 AI 平臺則會驗證狗狗的行為。實驗室配備攝影機與麥克風，用於捕捉狗狗的呼吸模式並監測其心率，機器學習系統藉此掌握整個犬群的基準資料，從而提高準確性。該公司在《Nature》Scientific Reports 發表的研究顯示，訓練有素的狗狗在 1400 名受試者的雙盲臨床試驗中，對四種最常見癌症（乳癌、大腸直腸癌、前列腺癌及肺癌）的呼吸樣本檢測準確率達 94%。SpotitEarly 於 2020 年在以色列成立，2025 年 5 月宣佈進入美國市場，並獲得來自 Hanaco VC、Menomedin VC、Jeff Swartz 及 Avishai Abrahami 等投資人的 2030 萬美元資金。公司計劃利用資金擴大臨床研究，先從乳癌檢測開始，再擴充套件至其他三種癌症。預計明年透過醫師網路提供居家篩檢套件，單項癌症檢測價格約為 250 美元，後續檢測費用將低於首項。為了提升可及性，多癌症面板價格將低於競爭對手如 Grail 的 Galleri 測試（約 950 美元）。Madar 強調，狗狗是團隊的重要一員，公司員工皆為「愛狗人士