首頁Meta 通往通用 AI 助理之路
過去十年來，我們為現代人工智能時代建立了許多基礎元素。這包括首創 Transformer 架構 (如今已支援所有主要語言模型)，以及開發能夠學習和制定策略的精密代理系統 (以 AlphaGo 和 AlphaZero 為例)。
我們利用這些先進的技術，推動量子運算、數學、生命科學和演算法發現的重大進展。我們將繼續深化基礎研究的範圍和力度，努力發明對實現人工智能 (AGI) 必不可少的下一波突破。
這一雄心壯志驅使我們努力將我們最重要的多模態模型 Gemini 2.5 Pro 演變成「世界模型」。這個先進的系統將能夠透過理解和模擬真實世界的動態，創造計劃和構想新的情境，並反映大腦本身的過程。
我們一直朝著這個方向邁進。從早期訓練代理程式擅長圍棋和星海爭霸等複雜遊戲的突破，到 Genie 2 系統的創造 - 從單一影像提示產生互動式 3D 環境。
我們已經見證了這些能力的出現。例如，Gemini 利用世界知識和推理來表示和模擬自然環境，Veo 展示了對物理學的直觀掌握，而 Gemini Robotics 則讓機器學習抓取、遵從指令並即時適應。
將 Gemini 轉換成一個世界模型，是邁向新人工智慧的關鍵一步 - 一個更通用、更實用的人工智慧。我們憧憬一個通用的人工智慧助理：一個能夠了解您的情境，並能夠為您規劃與執行行動的智慧實體，無縫跨越您所有的裝置。
將 Project Astra 的即時功能整合到我們的產品中
我們的最終目標是將 Gemini 應用程式重塑為通用的 AI 助理，可處理日常雜務、管理例行管理，並提供吸引人的建議，最終提高我們的生產力，改善我們的日常生活。
第一步是整合我們在去年的研究原型 Project Astra 上初步展示的功能，包括視訊理解、螢幕分享和記憶。
在過去的一年中，我們已將類似的功能整合到 Gemini Live 中，讓更多人可以在今天使用。我們對創新的追求持續走在科技的最前端。增強功能包括透過原生音訊提供更自然的語音輸出、精緻的記憶功能，以及新增電腦控制功能。
我們目前正從一群精選的測試者中收集這些功能的回饋意見，並準備將其引進 Gemini Live、新的搜尋體驗、開發人員的 Live API，以及智慧型眼鏡等新穎硬體。
在開發的每個階段，安全與責任仍是我們的首要任務。我們最近完成了一項廣泛的研究計畫，檢視先進人工智慧助理的道德考量，這些洞察力將持續指導我們的研究、開發與部署策略。
開發可為您處理多項任務的 AI
透過 Project Mariner，我們也在研究以代理為基礎的系統如何協助處理多重任務。這個研究原型從網頁瀏覽器開始，探索人類與代理合作的未來。
自從 Project Mariner 於去年 12 月首次推出以來，我們一直與一群值得信賴的測試人員密切合作，以精進其實驗功能。
更新後的 Project Mariner 現在擁有一個協調的代理團隊，能夠同時執行多達十項不同的任務。這些代理可協助進行資訊檢索、預約、線上購物、進行研究等，所有這些工作都可同時進行。
美國的 Google AI Ultra 訂閱者現在可以使用增強版的 Project Mariner。我們正將其電腦互動功能整合至 Gemini API，並計畫在今年內將更多功能引進 Google 的產品生態系統。進一步了解我們在 Search 和 Gemini 應用程式中的代理功能。
透過這項計畫以及我們所有的開創性工作，我們正在創造越來越個人化、主動化且功能強大的人工智慧。這項技術旨在豐富我們的生活，加快科學進步的速度，並預示一個探索與創新的新時代。
Google 測試 Remy AI 代理，以 Gemini 為重點轉向使用者控制
根據《商業內幕》的報道，谷歌正在測試 Remy，這是 Gemini 的一款全新 AI 個人代理工具。該工具旨在代表使用者執行任務，從而簡化專業工作流程和日常事務。目前，Remy 正在 Gemini 應用的內部員工專屬版本中進行測試。該報告引用了一份內部檔案以及對兩位熟悉該專案的個人的採訪。內部資料將 Remy 描述為“全天候個人代理”，將 Gemini 定位為能夠代表使用者行事的主動助手。接近該專案的訊息人士證實，谷歌員工正在積極測試 Remy。谷歌發言人拒絕提供進一步評論。該報告未提及公開發布
奧利押注隱私保護，力爭在 AI 助理競賽中勝出
要真正發揮實用價值，人工智慧助理必須深入了解其使用者。Ollie 是一款專為日常生活設計的個人助理，其運作前提是：這無需您交出個人資料，亦不會損害您的隱私。雖然某些企業級 AI 工具提供資料隱私保障，但 Ollie 作為首批獲得 SOC 2 合規認證的主流、以家庭為導向的 AI 服務之一，顯得格外突出。此框架允許企業透過獨立稽核證明，其已建立正式的管控措施來保護客戶資料，並確保系統運作的安全性。達
「AI LIVE：倫敦」將如何探討人工智慧與工業自動化
本次峰會將匯聚來自全球的高階主管，共同探討全球產業面臨的迫切挑戰，涵蓋範圍從人工智慧驅動的顛覆性變革到經濟波動。AI LIVE：倫敦峰會將以「科技＋人類使命」為主題，匯聚逾 2,000 位國際領袖，共同探討人工智慧新興時代的發展。隸屬於 BizClik 旗下的《AI Magazine》已公佈其於「AI LIVE：倫敦峰會」上舉辦的「人工智慧與工業自動化」聯合爐邊談話的與會陣容。該座談會定於 10
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評論 (3)
0/500
![ThomasRoberts]()
Meta這是要搞一個AI大管家嗎？十年前提Transformer架構確實挺有遠見的，不過現在各家都在狂卷AI助手，隱私問題會不會像雪球越滾越大啊🤔 感覺以後手機裡可能住著十幾個助理在吵架...
![PaulGonzalez]()
Also langsam geht's los, oder? 😅 Meta hat mit der Transformer-Architektur echt den Grundstein für die aktuelle KI-Welle gelegt. Spannend zu sehen, ob sie jetzt mit ihrem universellen Assistenten auch bei den Endnutzern punkten können – oder ob das wieder nur ein Wettrennen um die größte Parameterzahl wird. Die Agentensysteme haben ja Potenzial, aber hoffentlich bleibt die Ethik dabei nicht auf der Strecke.
![CharlesThomas]()
之前就有看到新聞說Meta在這塊有很大的野心，看來他們真的在一步步佈局呢！不過整合這麼多資源跟功能，會不會到最後還是變成支援比較差的那一方啊？畢竟大公司資源多但動作不一定快。🤔
過去十年來，我們為現代人工智能時代建立了許多基礎元素。這包括首創 Transformer 架構 (如今已支援所有主要語言模型)，以及開發能夠學習和制定策略的精密代理系統 (以 AlphaGo 和 AlphaZero 為例)。
我們利用這些先進的技術，推動量子運算、數學、生命科學和演算法發現的重大進展。我們將繼續深化基礎研究的範圍和力度，努力發明對實現人工智能 (AGI) 必不可少的下一波突破。
這一雄心壯志驅使我們努力將我們最重要的多模態模型 Gemini 2.5 Pro 演變成「世界模型」。這個先進的系統將能夠透過理解和模擬真實世界的動態，創造計劃和構想新的情境，並反映大腦本身的過程。
我們一直朝著這個方向邁進。從早期訓練代理程式擅長圍棋和星海爭霸等複雜遊戲的突破，到 Genie 2 系統的創造 - 從單一影像提示產生互動式 3D 環境。
我們已經見證了這些能力的出現。例如，Gemini 利用世界知識和推理來表示和模擬自然環境，Veo 展示了對物理學的直觀掌握，而 Gemini Robotics 則讓機器學習抓取、遵從指令並即時適應。
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透過 Project Mariner，我們也在研究以代理為基礎的系統如何協助處理多重任務。這個研究原型從網頁瀏覽器開始，探索人類與代理合作的未來。
自從 Project Mariner 於去年 12 月首次推出以來，我們一直與一群值得信賴的測試人員密切合作，以精進其實驗功能。
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透過這項計畫以及我們所有的開創性工作，我們正在創造越來越個人化、主動化且功能強大的人工智慧。這項技術旨在豐富我們的生活，加快科學進步的速度，並預示一個探索與創新的新時代。
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Also langsam geht's los, oder? 😅 Meta hat mit der Transformer-Architektur echt den Grundstein für die aktuelle KI-Welle gelegt. Spannend zu sehen, ob sie jetzt mit ihrem universellen Assistenten auch bei den Endnutzern punkten können – oder ob das wieder nur ein Wettrennen um die größte Parameterzahl wird. Die Agentensysteme haben ja Potenzial, aber hoffentlich bleibt die Ethik dabei nicht auf der Strecke.
之前就有看到新聞說Meta在這塊有很大的野心，看來他們真的在一步步佈局呢！不過整合這麼多資源跟功能，會不會到最後還是變成支援比較差的那一方啊？畢竟大公司資源多但動作不一定快。🤔
