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所有發布的 AI 新聞與論文。
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亞馬遜以自建 NVIDIA「AI 工廠」挑戰競爭對手
亞馬遜於週二宣佈推出名為"AI 工廠"的新產品，允許大型企業和政府在其自有的資料中心執行其 AI 系統。根據亞馬遜雲服務（AWS）的說法，客戶提供電力和資料中心，AWS 則部署 AI 系統、進行管理，並可將其與其他 AWS 雲端服務整合。此舉旨在滿足那些重視資料主權或希望絕對控制資料、防止其落入競爭對手或外國敵對勢力手中的公司與政府需求。部署本地 AI 工廠意味著資料不會被傳送到模型製造商，甚至不會共享硬體。這個產品名稱讓人聯想到英偉達（Nvidia）的硬體系統，後者也提供從 GPU 晶片到網路技術等執行 AI 所需的工具。事實上，AWS AI 工廠是與英偉達的合資合作，該系統將結合 AWS 與英偉達的技術。採用這些系統的企業可以選擇英偉達最新的 Blackwell GPU 晶片，或亞馬遜的新 Trainium3 晶片。該系統使用 AWS 自有的網路、儲存、資料庫和安全性功能，並可接入 Amazon Bedrock AI 模型選擇與管理服務，以及 AWS SageMaker AI 模型構建與訓練工具。有趣的是，AWS 並非唯一安裝英偉達 AI 工廠的巨型雲端供應商。今年十月，微軟展示了其首批將在全球資料中心執行的 AI 工廠，用於處理 OpenAI 的工作負載。當時微軟未宣佈這些極端機器將可供私有雲使用，而是強調其依賴英偉達 AI 工廠資料中心技術來構建和連線其新的"AI 超級工廠"，即正在威斯康星州和喬治亞州建設的最新一代資料中心。上月，微軟還概述了將在當地國家建設的資料中心和雲端服務，以解決資料主權問題。雖然微軟的選項也包括"Azure Local"，即其可安裝在客戶站點的自有管理硬體，但 AI 導致最大雲端供應商如此重資投入企業私有資料中心和混合雲，這有點諷刺，彷彿回到了 2009 年的情況。
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Google Photos 2025 回顧功能轉用Gemini找出你的亮點
Google Photos 使用者現在可以存取其年度回顧功能，這類似於 Spotify Wrapped，讓使用者透過照片回顧過去一年，並結合圖形效果、統計資料等亮點。美國使用者將獲得由 Google AI Gemini 驅動的新功能，可展示興趣愛好及其他年度亮點。該功能自 2024 年推出，旨在利用資料驅動的年度回顧趨勢，並結合過去時間旅行應用程式的經驗。今年，Google Photos 回顧也成為 Gemini 的測試場域，AI 模型能理解照片情境以提取更多細節，例如識別使用者的「真正熱情」及年度其他四大亮點。回顧將提供年度照片統計，包括總照片數、最常出現的人物以及新增的自拍總數，並允許使用者隱藏特定人物或照片後重新生成更新版本。回顧內容可輕鬆分享至社群媒體，並新增與 CapCut 的整合，讓使用者可匯出至修圖應用程式進行進一步客製化。回顧結尾還包含新的輪播圖，含短影片、照片與拼貼圖，適合分享至群組聊天或社群媒體，其中一個選項甚至允許直接分享至 WhatsApp 狀態。若未立即看到回顧，使用者可透過應用程式頂部選項請求生成，檢視後該回顧將保留至十二月全月，可透過記憶輪播圖或收藏標籤存取。此外，Google Photos 還將於十二月期間推出一系列 2025 年度亮點。
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另一項嘗試阻擋州級AI監管的行動暫時失敗
美國眾議院多數黨領袖史蒂夫·斯卡利茲（Steve Scalise）於週二表示，共和黨領導層將尋找其他途徑，將禁止各州制定人工智慧（AI）法規的提案納入年度國防預算案。此舉符合總統特朗普的支援立場，據《山丘》（The Hill）報導。該提案旨在阻止各州頒布自身的人工智慧法規，此舉發生在共和黨議員今年早些時候試圖在特朗普的稅收與支出法案中加入十年暫緩各州 AI 法規的條款之後，但當時因兩黨強烈反對而失敗。矽谷企業支援此類措施，認為州級法規會造成難以運作的規則拼圖，進而阻礙創新。批評者則指出，大多數州級人工智慧立法聚焦於安全、透明度和消費者保護，在缺乏聯邦法律執行這些功能的情況下，阻擋各州監管等於將控制權交給大型科技企業且無監督。斯卡利茲承認國防預算案並非納入此條款之處，並呼應特朗普之前的呼籲，建議將其作為獨立法案提出。一份洩露的行政命令草案顯示特朗普正考慮自行處理此事，但相關努力據報暫時暫停。
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AWS 加大對自有 LLMs 的投入，推出簡化模型創建功能
亞馬遜雲服務（AWS）在 AWS re:Invent 會議上宣佈推出更多企業級工具，旨在簡化自訂大型語言模型（LLMs）的構建與微調過程。此次更新涵蓋 Amazon Bedrock 與 Amazon SageMaker AI 的新功能，其中 SageMaker 引入了無伺服器模型自訂能力，開發者無需擔心計算資源或基礎設施即可開始構建模型。此功能支援自導式點選操作或代理導向體驗，後者允許開發者使用自然語言提示 SageMaker AI。該功能目前處於預覽階段，適用於自訂 Amazon Nova 模型及特定開源模型，包括 DeepSeek 與 Meta 的 Llama。此外，AWS 還在 Bedrock 中推出強化微調功能，開發者可選擇獎勵函式或預設工作流，由 Bedrock 自動完成整個模型自訂流程。 此前，AWS 執行長 Matt Garman 在演講中宣佈 Nova Forge 服務，提供自訂 Nova 模型，年費為 10 萬美元。針對企業客戶希望透過自訂模型建立差異化的需求，AWS 強調自訂模型能最佳化品牌與特定使用場景。儘管 AWS 目前使用者基礎尚未大規模擴張，一項由 Menlo Ventures 於七月進行的調查顯示，企業更傾向於使用 Anthropic、OpenAI 和 Gemini 等競爭對手模型。然而，隨著自訂與微調能力的提升，AWS 有望在競爭中取得優勢。此次會議重點聚焦於前沿 LLM 與模型自訂技術，展現 AWS 在企業 AI 領域的戰略佈局。