Google AI Studio也能Vibe Coding了🌠
快訊：精煉開源專案 nanochat、OpenAI 準備進軍音樂生成、OpenAI 推出瀏覽器、MiniMax Agent 一鍵幫你建構網站、代理式 AI 是神助攻還是豬隊友？
OpenAI 創始成員之一的 Andrej Karpathy 釋出了開源專案 nanochat。這個專案讓開發者們有機會用極低的成本，從零打造一個屬於自己的「小型ChatGPT」!
只需啟動一台雲端 GPU，花費不到 100 美元的費用，執行一個腳本，約 4 小時就能訓練出一個具基礎對話能力的 LLM。這個模型雖然被 Karpathy 形容像是「幼稚園小朋友」的等級，但已經能寫故事、詩歌和回答簡單問題，且 12 小時的訓練就能超越 GPT-2 的基準。
這個專案是一個極簡、全端(full-stack)的系統，程式碼僅約 8,000 行，刻意避開複雜的框架。讓開發者可以逐行閱讀並完全理解 LLM 從分詞到推論的完整過程。對預算有限的人而言，nanochat 是低成本、可動手實作的互動教科書，有望成為下一代開源對話模型的孵化器。
在這裡小編和大家分享《讓 AI 好好說話！從頭打造 LLM (大型語言模型實戰秘笈》這本書，此書利用小型的資料集實作練習，逐步理解大型語言模型的架構與技術！無論是初學的讀者還是具有經驗的開發者都能一步步掌握建構 LLM 的技巧，此外，此書也提供了許多額外資源幫助讀者深入學習，透過閱讀此書搭配 nanochat 的訓練，你也可以打造出屬於自己的LLM！
Google AI Studio 正式推出震撼業界的「Vibe Coding」新功能，目標讓「人人都能打造 AI 應用程式」。
以前想要將創意轉化為 AI 應用程式，都需要處理複雜的程式碼和 API 串接。現在透過 Vibe Coding，你只需要用自然語言描述你的想法，例如「製作一個將照片轉換成奇幻風格的魔鏡 App」，Google 的 Gemini 模型會自動配置並生成可運作的原型。
開發流程被簡化了不少，你不僅可以透過自然語言即時修改介面（稱作：「註釋模式」），比如告訴 AI：「把這個按鈕改成藍色」，還能利用「I’m Feeling Lucky」按鈕獲得隨機靈感。最厲害的是，完成原型後，支援一鍵部署到 Google Cloud，幾分鐘內就能擁有可分享的 Web 應用程式連結。
Google 藉由將 AI 整合到從構思到迭代的每個步驟，大幅降低了開發門檻，讓非技術背景的創意工作者也能輕鬆將想法變為現實。
繼推出震撼世界的 ChatGPT 和 Sora 之後，現在 OpenAI 將目光投向了最新的戰場：生成式音樂！
傳聞 OpenAI 正在開發一款全新的 AI 音樂生成模型，目標是讓一般使用者能透過簡單的文字或音訊提示，就能創造出旋律和歌曲。舉例來說，未來你可以輕鬆地為你的影音自動配樂，或輸入一段人聲錄音，讓 AI 自動為其添加吉他等樂器伴奏。聽說為了讓 AI 模型能更深入理解音樂結構，OpenAI 甚至找音樂學院的學生協助標註樂譜數據進行訓練。
OpenAI 過去曾推出實驗性的 Jukebox AI，這次的新模型想必會更進步，正式加入 AI 旋律競逐戰，準備挑戰目前在音樂生成領域最受矚目的新創公司──Suno。
OpenAI 推出了 AI 瀏覽器──ChatGPT Atlas，它把 ChatGPT 內建到瀏覽器裡，你不用再複製貼上內容，AI 就能隨時隨地理解你正在看的網頁。Atlas 最強大的功能是「代理模式」（Agent Mode），能讓 AI 像長了手一樣，自動執行網頁上的複雜任務，例如幫你規劃活動、比價購物，甚至自動在 Google Docs 裡完成任務流程。讓瀏覽器從單純的「資訊取得工具」升級成為「任務執行平台」，不過目前代理模式仍是僅限於 Plus、Pro、Business 用戶使用。
對使用者來說，Atlas 還有許多貼心設計，例如它基於 Chromium 打造，因此能直接使用 Chrome Web Store 的擴充套件。對於喜歡多開分頁的人，它的「可滾動分頁模式」讓分頁不再縮成難以辨識的小圖示。
Atlas 還正在發展階段，且仍存在無法快速切換多個 Google 帳號等缺點，但除此之外，Atlas 的推出表示瀏覽器已不再只是看網頁的工具，而是你的 AI 智慧同事!
簡單使用教學：
使用案例：
一、在產品頁面搜尋產品
二、直接打開 colab 幫忙解釋、除錯
MiniMax Agent 用戶只需用自然語言下達指令，它就能自動編寫、測試並交付程式碼，幾分鐘內幫你建立一個完整的網站或互動 App。它甚至能做出生產級別的多頁 React 應用。Agent 支援多模態內容（長文本、影音、圖片）的理解與創作，內建生圖、音訊生成等功能。更強大的是，它具備 MCP 擴展能力，能整合 GitHub、Slack 等日常工具，甚至能自主判斷並調用數據源來執行複雜任務。
無論是建立專業的投資分析模型、生成開發者作品集，或上傳 Excel 進行深入數據分析和視覺化，它都能一手包辦。
你的 AI 助手卡住了嗎？IBM 專家警告：導入「自主 AI」前要先避開這三個坑！
現在企業界都在瘋狂導入 AI 助手（Copilots）或各種代理（agents），大家都期待工作效率能徹底飛升。但許多組織卻面臨一個弔詭的困境：如果 AI 應用得不好，不僅沒有簡化工作流程，反而讓團隊卡住。
對於企業的資訊長（CIO）來說，這是一個關鍵的轉捩點。下一代更強大、能自主執行複雜任務的「代理式 AI」（Agentic AI）有機會打破這個困局，它能執行複雜任務並帶來業務轉型價值。
IBM 的資料與 AI 專家 Shobhit Varshney 指出，許多組織難以彌合 AI 抱負與實際成果之間的差距。企業必須克服以下三大關鍵挑戰，才能真正「贏得 AI 的長期賽局」：
挑戰一：目標要對，別盲目跟風（Find your problem first）
AI 是一種實現目標的機制，而不是目標本身。我們不能光看技術可行就用，必須將 AI 有策略地應用到與增長、效率或降低風險相關的關鍵痛點上。如果 AI 使用量增加，但缺乏清晰願景，只會導致效率下降。
挑戰二：AI 工具大爆炸，小心失控（AI with a clear vision）
AI 工具太多了！高達 84% 的 CIO 都說 AI 工具已經過多。AI 要發揮最大價值，就必須要刻意去做深度整合。組織需要建立一個開放的「協調層」（orchestration layer），讓 AI 能夠跨越業務數據和工作流程溝通，有效打破孤島。
挑戰三：不要讓 AI 孤軍奮戰（Don’t isolate your AI）
整合是釋放 AI 價值的關鍵，但只有 40% 的 CIO 覺得自己準備好整合 AI 技術到現有業務中。許多 AI 代理目前都在孤島中運作，阻礙了系統化機制發展。代理式系統的真正威力在於多個代理之間能夠互動，一起完成任務，例如使用 IBM watsonx Orchestrate 這樣的工具來連接和管理。
總結來說，CIO 必須帶頭衝鋒，將 AI 與工作流程、數據和策略目標緊密結合，確保「正確的 AI 應用到正確的挑戰」上，才能最大化其影響力。
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