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所有發布的 AI 新聞與論文。
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此創業公司認為電子郵件可能是實用AI代理的關鍵
AI 公司正將智慧體視為下一個職場變革者，但專家指出其尚未成熟。現有智慧體常面臨決策困難、頻繁幻覺、無法協作、缺乏保密意識及系統整合不良等問題。業界先驅安德烈·卡帕恰和阿里·戈德西認為，如同自主車輛的部署，人類必須參與其中，智慧體方能成功。新創公司 Mixus 推出其 AI 智慧體平臺，旨在將人類保留在工作流程中，並允許使用者透過電子郵件或 Slack 直接與智慧體互動。Mixus 共同創辦人艾略特·卡茨表示，他們希望讓智慧體更普及，因為大多數職場人員目前都在使用電子郵件。 Mixus 於 2024 年底在斯坦福大學推出測試版，已籌得 260 萬美元預種子資金，並獲得包括服裝連鎖店 Rainbow Shops 在內的客戶。其最大賣點是易用性，使用者可透過文字提示在平臺內建立智慧體，或傳送指令至 agent@mixus.com，由 Mixus 直接在收件箱中建立、執行及管理單一或多步驟智慧體。例如，客戶支援經理可設定智慧體搜尋 Jira 專案中的待辦事項、生成逾期任務報告並草擬郵件，經確認後再傳送。 Mixus 允許人類在必要時介入，如要求智慧體在特定步驟尋求監督，或將同事拉入工作流程。這與目前市場上多為單一使用者的模型不同，Notion AI 和 Slack 雖支援協作空間，卻無法讓 AI 在實時中管理團隊間的對話與任務。Mixus 的核心功能之一是記憶能力，透過「空間」概念讓每個團隊擁有共享記憶，儲存檔案、對話、提示及智慧體，此功能目前 ChatGPT 和 Claude 的企業版尚未支援跨使用者的共享智慧體記憶。 Mixus 智慧體基於 Anthropic 的 Claude 4 和 OpenAI 的 o3 模型，具備自主瀏覽網頁的能力，可整合 Gmail 與 Jira 等工具，並能自主識別組織內任務負責人。若產品運作如演示般可靠，Mixus 可能成為一種不知疲倦的數位同事，比人類更快地處理郵件與任務。
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Latent Labs 發佈基於網頁的 AI 模型 使蛋白質設計更普及
Latent Labs 在推出後約六個月並獲得五千萬美元資金後，發布了一款基於網頁的生物學程式設計 AI 模型。該公司執行長兼創辦人西蒙·科爾（Simon Kohl）指出，其模型在蛋白質結合實驗結果上達到業界最佳表現（State-of-the-art）。科爾曾領導 DeepMind 的 AlphaFold 蛋白質設計團隊，他強調該模型具備計算方式評估設計品質，且高比例的蛋白質在實體實驗室測試中將具可行性。該基礎生物學模型名為 LatentX，允許學術機構、生物科技新創公司及製藥公司直接在瀏覽器中設計新型蛋白質。與 AlphaFold 僅能預測現有蛋白質結構不同，LatentX 能創造出自然界中不存在的完全新分子設計，具有精確的原子結構，有助於加速新療法開發。與專注於開發自有專有藥品的 Xaira、Recursion 或 Isomorphic Labs 等公司不同，Latent Labs 的商業模式是授權其模型供外部組織使用。科爾表示，並非所有公司都具備建立自有 AI 模型、基礎設施及團隊的能力。目前 LatentX 免費提供，但公司計畫隨著新功能推出逐步收費。其他提供開源 AI 基礎模型用於藥物發現的公司包括 Chai Discovery 和 EvolutionaryScale。Latent Labs 獲得 Radical Ventures、Sofinnova Partners、Google 首席科學家傑夫·迪恩（Jeff Dean）、Anthropic 執行長達裡奧·阿莫迪（Dario Amodei）以及 ElevenLabs 執行長馬蒂·斯坦尼謝夫斯基（Mati Staniszewski）的投資支援。
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FuriosaAI 與 Meta 签約成為主要客戶
南韓 AI 晶片新創公司 FuriosaAI 於週二宣佈與 LG AI Research 達成合作，將供應其 AI 晶片 RNGD 給使用 LG 最新發布的 EXAONE 平臺的企業。RNGD 晶片專為運算大型語言模型（LLMs）進行最佳化，而 LG 僅於上週推出下一代混合 AI 模型 EXAONE 4.0。此次合作針對電子、金融、電信及生物技術等關鍵領域，提供多樣化的應用方案。此訊息約在 FuriosaAI 拒絕 Meta 八億美元收購報價三個月後傳出，當時該公司因對收購後業務策略與組織結構存在分歧，而非價格問題而選擇保持獨立。Meta 對 AI 晶片製造商的興趣反映其減少依賴第三方供應商如 Nvidia 的戰略。FuriosaAI 執行長 June Paik 表示，公司希望繼續其使命，並認為讓 AI 運算更永續是個人與公司的重大貢獻。由於 M&A 交易無望，Paik 未明確說明是否正在尋求新資金。Paik 強調，此次合作將帶來遠超南韓的商業機會。LG AI 的 EXAONE 被視為南韓領先的主權 AI 模型，不僅限於 LG 內部，更將成為韓國 AI 生態系統的主要模型之一，並預期會被全球客戶採用。LG AI 選擇採用 Furiosa 晶片與加速器，是少數大型企業公開支援 Nvidia 競爭對手的事例之一。Paik 指出，主要勝因在於該解決方案不僅效能強勁，更能降低總擁有成本。FuriosaAI 聲稱其 RNGD 加速器在 LG AI Research 的 EXAONE 模型上，推理效能比競爭性 GPU 高出 2.25 倍，且更具能源效率。Furiosa 的晶片並非通用 GPU，而是專為 AI 運算量身打造，不用於渲染或挖礦。LG AI Research 已評估 FuriosaAI 的 RNGD 加速器兩年，旨在測試其效率並確定是否能整合至 EXAONE 驅動的服務中。位於首爾的 FuriosaAI 在聖克拉拉設有辦公室，擁有全球團隊共 15 名員工。
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OpenAI 和 Google 皆超越數學選手，但彼此之間未見高下
OpenAI 與 Google DeepMind 的 AI 模型在 2025 年國際數學奧林匹克（IMO）中分別獲得金牌，這項成就由兩家公司獨立宣佈。IMO 是全球最古老且最具挑戰性的高中生數學競賽之一，此結果凸顯了 AI 系統的快速進步，也顯示 Google 與 OpenAI 在 AI 競賽中實力相當。由於許多 AI 研究人員來自數學競賽背景，這類基準測試對他們意義重大。去年 Google 使用需人類介入翻譯的「正式」系統獲得銀牌，而今年兩家公司均投入能直接處理自然語言問題並生成證明答案的「非正式」系統。兩方聲稱其模型正確回答了六題中的五題，表現優於大多數高中生及去年 Google 的 AI 模型，且無需人類協助。 OpenAI 與 Google 的研究人員表示，這些金牌成績代表 AI 推理模型在非可驗證領域的突破。儘管 AI 在簡單數學或程式設計任務上表現良好，但在解決方案模糊的任務上仍具挑戰。然而，Google 對 OpenAI 的宣佈方式提出質疑，認為其提前宣稱金牌且未經 IMO 官方評審。Google DeepMind 首席研究員 Thang Luong 表示，Google 尊重學生並等待官方評分結果才於週一公佈。OpenAI 研究員 Noam Brown 則指出，OpenAI 最初拒絕參與正式競賽，因專注於自然語言系統，且不知曉 Google 參與了非正式測試。OpenAI 聲稱僱用了三名前 IMO 金牌得主進行第三方評估，但在得知成績後依 IMO 要求延後宣佈。儘管 Google 過程更嚴謹，但此爭論可能忽略了大局：全球頂尖學生中僅少數能與 OpenAI 和 Google 的 AI 模型比肩。OpenAI 正準備推出 GPT-5，並試圖維持其行業領先的形象。