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所有發布的 AI 新聞與論文。
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艾瑞門提資2300萬美元由Lightspeed支持，讓消費者建立應用程式
Emergent 是一家由雙胞胎兄弟 Mukund 和 Madhav Jha 創立的科技公司，旨在讓非技術使用者能透過提示詞輕鬆建立應用程式。該公司於本週宣佈完成由 Lightspeed 領投、Y Combinator 及 Together 等機構參與的 A 輪融資，總額達 2300 萬美元，目前累計籌資 3000 萬美元。Mukund 曾擔任印度快速電商平臺 Dunzo 的技術長，其兄弟 Madhav 則曾在 Dropbox 工作。兩人自 12 歲便接觸程式設計，並在 2023 年底與多家 AI 實驗室交流後，認為 AI 驅動的程式碼生成將成為未來二十年經濟的重要部分。 Emergent 的核心理念是抽象軟體開發週期，讓使用者無需擔心 API 整合、部署步驟或錯誤修復。公司強調不與專注於開發者的工具如 Claude Code 或 Cursor 競爭，而是針對非技術使用者設計。測試顯示，使用者只需輸入簡單提示，AI 代理即可詢問細節並自動生成包含儀錶板等功能的全套應用程式，整個過程不到半小時。自 6 月推出以來，已有超過 100 萬人利用該工具建立了超過 150 萬個應用程式。 為了提升使用者體驗，Emergent 整合了 Expo 進行移動端部署，並計劃推出自有原生應用程式。公司還提供通用 API 金鑰以簡化多平臺整合，並教育使用者理解技術概念。未來，Emergent 將加強應用發現與貨幣化功能，並開發腦暴模式協助使用者構想應用。儘管面臨 Canva、Figma 及 Vibecode 等競爭對手挑戰，Lightspeed 的 Hemant Mohapatra 認為 Emergent 在技術深度與全週期支援（包括部署、分享、除錯與支援）方面表現優異，能有效降低參與數位經濟的門檻。
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Google 發佈 AI 驅動的情緒板應用程式 Mixboard
Google 正式推出 Mixboard，這是一款讓使用者能透過文字提示建立 AI 驅動心情板的新軟體，直接挑戰 Pinterest 的拼貼功能。與 Pinterest 需要依賴現有收藏不同，Mixboard 允許使用者從零開始，利用 AI 自動填充創意概念，同時提供預設板供編輯輔助。該服務初期以美國為基礎，透過 Google Labs 公開測試。使用者生成圖片後，可呼叫 Google 新推出的 Nano Banana 影像編輯模型進行修改、微調或合併，此模型因能處理複雜編輯並生成真實感強烈的圖片而廣受好評。隨著 Gemini AI 應用程式在 App Store 超越 ChatGPT 成為榜首，Google 將 Nano Banana 整合進 Mixboard，旨在協助使用者在家居裝潢、活動主題、DIY 專案等領域進行腦力激盪。Mixboard 支援重新生成圖片以獲取新靈感，或要求 AI 產生「更多類似」內容，甚至能根據板上的圖片生成相關文字描述。年輕使用者對數位心情板表現出興趣，此前 Pinterest 的 Shuffles 應用程式曾大受歡迎，其他起點如 Verse 和 Depop 也涉足此領域。美國使用者可透過 labs.google/mixboard 網址或加入 Discord 社群體驗 Mixboard。
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邁向未來：TechCrunch Disrupt 2025 全場 AI 會議議程
TechCrunch Disrupt 2025 的 AI 舞臺活動已於 10 月 27 日至 29 日在舊金山正式確定，匯聚了 Character.AI、Hugging Face、Mercor、Runway、Wayve 等科技領袖，探討生成式 AI、開發者工具、自動駕駛、創意機器及國家安全等議題。創業者可親眼見證定義下一波創新技術，並聆聽團隊策略與見解。活動包含分組討論、圓桌會議及網路交流，報名截止日期為 9 月 26 日，可節省高達 668 美元。 活動涵蓋多個主題，包括 Aileen Lee、Steve Jang 與 Jon McNeill 等風險投資家對 AI 創業公司的看法，Wayve 執行長 Alex Kendall 探討 AI 自駕技術，Apptronik 與 Waabi 執行長討論物理世界 AI 應用，Pinecone 執行長 Edo Liberty 分析向量搜尋技術，以及 Hugging Face 共同創辦人 Thomas Wolf 解析 AI 基礎設施演進。此外，還有 JetBrains 執行長 Kirill Skrygan 談論開發者工具、Character.AI 執行長 Karandeep Anand 分享對話式 AI 趨勢，以及 Twelve Labs、Wonder Dynamics 等公司探討創意內容生成。 活動亦涵蓋 Runway 執行長 Alejandro Matamala Ortiz 解析生成式影片應用，Kinsey Institute 與 Tinder 專家討論 AI 對人際關係的影響，Google Cloud CTO Will Grannis 分享 AI 擴充套件策略，Mach Industries 執行長 Ethan Thornton 探討國防 AI 應用，DARPA 主任 Kathleen Fisher 分析國家安全領域的 AI 競爭，Mercor 執行長 Brendan Foody 討論 AI 對就業的影響，以及 Uber 與 Nuro 技術專家分享 AI 如何改變交通運輸。創業者應把握機會參與，鎖定優惠並掌握 AI 未來發展動態。
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google 讓真實世界資料更易供 AI 使用 並讓訓練流程愛上它
Google 推出 Data Commons Model Context Protocol (MCP) Server，旨在將其龐大的公開資料庫轉化為 AI 訓練的寶庫。該資料庫自 2018 年啟動，整合了政府調查、地方行政資料及聯合國等全球機構的統計資料。MCP Server 的發布讓開發者與 AI 代理能透過自然語言訪問這些資料，解決 AI 系統常因訓練資料雜訊或來源不足而產生幻覺的問題。MCP 最初由 Anthropic 於去年 11 月推出，目前 OpenAI、Microsoft 及 Google 等公司已採用此標準。Google 團隊與非營利組織 ONE Campaign 合作開發 ONE Data Agent，利用 MCP Server 以平實語言呈現數千萬個金融與健康資料點。該專案促使 Google 於今年 5 月建立專屬的 MCP Server。此工具相容任何大型語言模型，開發者可透過 Agent Development Kit (ADK) 的 Colab 筆記本、Gemini CLI 或 PyPI 包等方式使用，相關程式碼亦提供於 GitHub 倉庫。