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「新聞」來源類型(news=新聞 / paper=論文 / blog)的 AI 內容。
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Google 現在讓你用 AI 模式並排瀏覽網頁
Google 於週四宣佈推出 AI Mode，這是一種新的探索網頁方式，旨在透過對話式搜尋體驗提升效率。當使用者在 Chrome 桌面版使用 AI Mode 時，點選連結將使網頁與 AI Mode 並排顯示。此功能讓使用者能更輕鬆地探索相關網站、比較細節並提出後續問題，同時保留搜尋上下文。例如，若需購買咖啡機，使用者可在 AI Mode 中描述需求並獲得選項，點選後即可在旁開啟零售商網站詢問具體問題，如「清潔是否方便」，AI Mode 將整合頁面內容與網路資訊來回答。早期測試者表示，無需頻繁切換標籤頁即可獲得全面協助，並能專注於任務。此外，Google 還推出了搜尋已開啟 Chrome 標籤頁的新功能。使用者可在「新標籤頁」或 AI Mode 的搜尋框點選新增選單，選擇近期標籤加入搜尋，從而混合多個標籤、圖片或檔案的上下文。這對於研究當地登山步道或準備統計學考試等情境尤為有用，可將開關的筆記、講義等內容帶入搜尋以獲取範例。目前這些更新已在美國推出，Google 計劃未來擴充套件至更多地區。
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洞察尋找者籌集1500萬美元協助企業找出AI代理出錯的原因
可觀性工具的角色再次發生轉變，市場重心從「追蹤一切」轉向「控制複雜度與成本」。隨著企業內 AI 代理的快速採用，出現了需要被監控的新類工作負載。InsightFinder AI 是一家基於 15 年學術研究的創業公司，自 2016 年起便使用機器學習監控、識別並主動修復 IT 基礎設施問題。現在，該公司正利用 AI 代理解決方案來應對 AI 模型可靠性問題，涵蓋檢測、診斷、修復及預防等全流程。InsightFinder 由北卡羅來納州立大學電腦科學教授兼執行長 Helen Gu 創立，她曾於 IBM 和 Google 工作。近日，InsightFinder 在由 Yu Galaxy 領軍的 B 輪融資中籌資 1500 萬美元。 Gu 指出，行業面臨的最大挑戰不僅是監控和診斷 AI 模型的錯誤，更是診斷整個技術棧在 AI 融入後的運作狀況。她強調，要診斷 AI 模型問題，必須同時監控和分析資料、模型與基礎設施。例如，一家美國主要信用卡公司的欺詐檢測模型出現漂移，InsightFinder 透過監控基礎設施發現這是因部分伺服器節點過時的快取所致。Gu 還澄清，AI 可觀性不僅限於開發和測試階段的 LLM 評估，應提供涵蓋開發、評估和生產階段的端到端反饋迴路。 InsightFinder 最新產品「自主可靠性洞察」結合了無監督機器學習、專有大型與小型語言模型、預測 AI 及因果推論。該底層架構對資料無視差，可 ingest 並分析整個資料流以收集訊號，進行關聯與交叉驗證以找出根本原因。儘管市場競爭激烈，面對 Grafana Labs、Datadog、Dynatrace 等對手，Gu 認為 InsightFinder 的專業知識、經驗和可定製性構成了足夠的護城河。目前客戶名單包括 UBS、NBCUniversal、Lenovo、Dell、Google Cloud 和 Comcast 等。公司營收在過去一年增長了三倍，總籌資額達 3500 萬美元。InsightFinder 將利用新資金進行銷售和市場營銷招聘，以擴大現不足 30 人的團隊並投資市場拓展策略。
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美國零售業者第一季AI流量成長393％，並帶動其營收提升
根據 Adobe 於週四發布的新資料，截至今年三月，美國零售商網站的 AI 流量較前一年同期上升了 269%，並在假日購物季節期間進一步攀升至 693%。2026 年前三個月的資料顯示，AI 流量較一年前增長了 393%，更多消費者開始使用 AI 助手進行線上購物。Adobe 的分析涵蓋了超過一兆次的美國零售網站訪問，並結合了超過五千名美國受訪者的調查以及公司新推出的 AI 內容可見性檢查工具。調查發現，39% 的人表示使用 AI 進行購物，85% 的人認為這改善了他們的體驗，其中 66% 的人相信 AI 工具能提供準確的購物結果。 資料顯示，AI 訪客不僅流量增加，其轉換率、參與度、停留時間及每次訪問的營收均顯著提升，這往往逆轉了僅一年前的趨勢。在 2026 年三月，AI 流量的轉換率比真人訪客高出 42%，創下新紀錄，這與 2025 年三月 AI 流量轉換率比真人低 38% 的情況形成鮮明對比。此外，透過 AI 來源進入零售網站的消費者，其參與率比非 AI 來源高出 12%，在網站停留時間長 48%，每次訪問瀏覽的頁面多 13%。在營收方面，截至三月的 AI 驅動每次訪問營收比非 AI 流量高出 37%，而僅一年前真人流量比 AI 流量高出 128%。 儘管趨勢向好，Adobe 也警告並非所有網站都已準備就緒。資料發現，約四分之一的零售商首頁內容尚未針對大型語言模型進行最佳化，類別頁面情況類似，而個別產品頁面的問題更為嚴重，約 34% 的頁面無法被 AI 正確訪問。Adobe 建議零售商努力提升網站對大型語言模型的可訪問性，以在未來的線上購物者心中保持領先地位。
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羅布洛克斯的AI助手獲新代理工具用於規劃、建造與測試遊戲
Roblox 宣佈推出新的代理功能，旨在協助開發者規劃、構建並測試遊戲。公司正在重構 Roblox Assistant，將其從單一步驟的 AI 工具轉變為能分析程式碼與資料模型、提出澄清問題並將提示轉化為可編輯行動計劃的協作夥伴。這種增強的「規劃模式」讓開發者能在實施任何變更前調整計劃並補充背景資訊。例如，當開發者要求建立一個帶有噴泉和植被的公園迷你遊戲時，Assistant 會詢問視覺風格（如卡通、寫實或奇幻）以及資產建立方式（如從頭建立、使用創作者商店模型或混合使用）。 此次發布還包含兩項新 AI 工具：網格生成與程式化模型生成。網格生成功能允許開發者快速建立帶有完整紋理的 3D 物件，取代早期開發中常用的低品質佔位符。程式化模型則讓開發者能用程式碼和 Assistant 建立可編輯的 3D 模型，根據場景中的其他物件動態調整屬性，如書櫃的層數或樓梯的高度。 Nick Tornow，Roblox 工程高階副總裁表示，這些代理功能降低了創意構想與執行之間的障礙，使 Assistant 成為多步驟協作開發夥伴，加速從概念到遊戲玩法的轉變。在規劃模式執行計劃時，系統會利用測試工具讀取輸出日誌、截圖並模擬鍵盤與滑鼠輸入，以檢查設計與遊戲玩法，識別錯誤並自動提供反饋給 Assistant 進行修正。Roblox 強調，這些新能力使 Assistant 能利用代理迴圈測試遊戲不同方面，提出建議解決方案並將結果納入未來的規劃迴圈，形成隨時間變得更準確的自我修正系統。此外，Roblox 正致力於讓多個 AI 代理並行工作，在雲端執行複雜工作流，並確保開發者能無縫使用 Claude、Cursor 等第三方工具。