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0:04.037–0:06.206
zh9月的第一週到底有多瘋狂啊
0:06.206–0:08.208
zh多家AI同時出現異常
0:08.208–0:09.609
zh唯一安全下莊的
0:09.609–0:11.511
zh居然是一直被大家唾棄的Gemini
0:11.511–0:14.547
zh是什麼原因讓OpenAI、Claude、Grok
0:14.547–0:16.449
zh這幾家大廠全軍覆沒
0:16.449–0:16.983
zh在這個月
0:16.983–0:20.053
zh各大廠又分別出了哪些招式來回擊對方呢
0:20.053–0:21.654
zh首先是模型升級
0:21.654–0:26.126
zh9月1日Claude率先推出Fable 5.1、Mythos 5.1
0:26.126–0:29.562
zh才隔一天Gemini就迅速推出3.8 Flash
0:29.562–0:31.998
zh但他們身上的目光很快就被奪走
0:31.998–0:33.133
zh因為9月3日
0:33.133–0:36.536
zhChatGPT釋出號稱目前地表最強的AI模型
0:36.536–0:37.971
enGPT-6 Astra
0:37.971–0:40.173
zh頓時風雲變色
0:40.173–0:41.908
zh而在多模態模型的賽道中
0:41.908–0:44.944
zhGoogle DeepMind推出Lyria 3.5聲音模型
0:47.313–0:50.350
zh另外兩個對職場上班族來說很實用的更新
0:50.350–0:51.284
zhChatGPT現在
0:51.284–0:53.420
zh可以支援連結多組Google帳號了
0:53.420–0:55.088
zh代表你可以透過外掛程式
0:55.088–0:57.057
zh同時查詢多個帳號的Gmail
0:57.057–0:59.526
zhGoogle行事曆與Google聯絡人資料
0:59.526–1:01.795
zhClaude則是把黑箱記憶可視化
1:01.795–1:03.563
zh你終於可以直接在設定內
1:03.563–1:06.299
zh查看到底Claude的記憶有沒有跟你對齊
1:06.299–1:08.668
zh在開始之前想要介紹一個超強工具
1:08.668–1:09.869
zh就是傳譯寶 APP
1:09.869–1:12.238
zh它是市面上最好用的會議記錄 AI
1:12.238–1:14.374
zh逐字稿完整記錄所有談話內容
1:14.374–1:17.343
zh並且支援 10 種以上的語言即時轉錄與翻譯
1:17.343–1:19.079
zh快速摘要會議記錄重點
1:19.079–1:20.914
zh靈活支援多種匯出格式
1:26.619–1:28.254
zh想學的朋友可以看這一集
1:28.254–1:30.757
zh感謝本集夥伴傳譯寶 AI 贊助播出
1:30.757–1:32.292
zh現在正片馬上開始
1:33.593–1:35.962
zh如果AI圈是一部BL輕小說
1:35.962–1:37.397
zh封面標題就叫做
1:37.397–1:39.199
zh《表面上是死對頭的我們,
1:39.199–1:40.600
zh背地裡糾纏在一起》
1:40.600–1:41.901
zh這幾家美國AI公司
1:41.901–1:43.636
zh表面上鬥得你死我活
1:43.636–1:45.605
zh但私底下卻是互相依存
1:45.605–1:48.341
zh甚至進階到願意一起殉情的關係
1:48.341–1:49.843
zh咳咳 扯遠了
1:49.843–1:52.278
zh美西時間9月3號早上六點半開始
1:52.278–1:55.482
zhGrok、Claude相繼出現模型異常的狀況
1:55.482–1:58.551
zh後續到了七點多 就連ChatGPT都淪陷了
1:58.551–2:00.320
zh根據DownDetector的統計
2:00.320–2:02.856
zh這次大當機OpenAI受傷最重
2:02.856–2:04.891
zh光是回報就超過4萬件
2:04.891–2:07.694
zh從對話、登入、桌面版,到程式碼編輯
2:07.694–2:09.829
zh圖片生成幾乎全部中鏢
2:09.829–2:10.964
zhAnthropic這邊
2:10.964–2:14.701
zh官方說明是Mythos、Fable 5.1、Opus 4.6
2:14.701–2:16.636
zh三款模型受影響比較明顯
2:16.636–2:19.139
zh回報大概落在1500件左右
2:19.139–2:21.574
zhGrok的影響狀況跟Claude差不多
2:21.574–2:23.710
zh但到底為什麼會同時掛掉呢?
2:24.110–2:25.778
zhSpaceX AI事後坦承
2:25.778–2:28.781
zh是自家在美國孟菲斯的計算中心出包了
2:28.781–2:30.950
zh這裡剛好就是Grok的超級電腦
2:30.950–2:32.218
zhColossus所在地
2:32.218–2:33.152
zh更關鍵的是
2:33.152–2:36.322
zhAnthropic今年5月才剛跟xAI簽了一筆
2:36.322–2:37.524
zh算力租賃合約
2:37.524–2:40.026
zh承租的正是同一座孟菲斯機房
2:40.026–2:41.327
zh所以意外被牽連
2:41.327–2:43.963
zhOpenAI的官方說法則是路由錯誤
2:43.963–2:45.965
zh也就是發派任務的機制失效
2:45.965–2:49.135
zh並沒有證據顯示跟孟菲斯機房有直接關係
2:49.135–2:49.836
zh呃…
2:49.836–2:51.538
zh比較像是前兩家掛掉後
2:51.538–2:54.574
zh用戶和自動化系統大量湧向ChatGPT
2:54.574–2:57.143
zh二次流量衝擊導致的連鎖故障
2:57.143–2:59.078
zhGemini則因為使用自家TPU
2:59.078–3:01.347
zh還有機房沒有這層共用關係
3:01.347–3:03.149
zh這段時間除了零星的錯誤
3:03.149–3:04.918
zh並沒有造成大規模的當機
3:04.918–3:06.920
zh這該說Gemini穩定呢?
3:06.920–3:08.221
zh還是大家死都不用Gemini?
3:08.221–3:09.789
zh如果把算力供應商
3:09.789–3:12.025
zh與AI新創公司的關係攤開來看
3:12.025–3:13.893
zh微軟、亞馬遜、Google三家
3:13.893–3:16.696
zh同時是OpenAI與Anthropic的雲端房東
3:16.696–3:19.532
zh也直接持有他們的股份或是參與融資
3:19.532–3:22.869
zhNvidia則幾乎是每一間機房的晶片供應商
3:22.869–3:26.339
zh同時也投資了OpenAI、CoreWeave這些公司
3:26.339–3:28.508
zh這些品牌名義上互相競爭
3:28.508–3:30.810
zh但實際上背後的資金跟算力
3:30.810–3:33.046
zh幾乎是同一批人在背後撐著
3:33.046–3:35.481
zh所以接下來的大當機會不會更嚴重啊?
3:35.481–3:37.150
zh老實說機率只會高
3:37.150–3:39.152
zh對一般使用者跟中小企業來說
3:39.152–3:40.520
zh實際的建議是
3:40.520–3:43.423
zh不要把工作流程押寶在單一AI服務上
3:43.423–3:44.524
zh重要的工作最好
3:44.524–3:47.627
zh準備至少一個備援的AI工具或本地端方案
3:47.627–3:49.028
zh如果你是企業採購
3:49.028–3:51.431
zh合約裡除了問「你們用哪家雲端」
3:51.431–3:53.866
zh更要問你們的機房實際在哪裡
3:53.866–3:56.469
zh跟你們的競爭對手是不是共用一個園區
3:56.469–3:58.471
zh以免自以為做好分散風險
3:58.471–4:00.807
zh但實際上還是在同一個資料中心
4:02.208–4:04.611
zh天啊 這個模型理解力真的太強了
4:04.611–4:06.045
zh我只是很隨興的說
4:06.045–4:07.614
zh「我不太知道我想要什麼
4:07.614–4:08.915
zh我想要一隻貓
4:08.915–4:09.716
zh可愛的貓
4:09.716–4:10.250
zh嗯…
4:10.250–4:11.117
zhFurry 那種
4:11.117–4:12.552
zh你懂我在說什麼吧」
4:12.552–4:14.787
zh結果新一代的GPT-6 Astra
4:14.787–4:16.289
zh直接就抓到了一種
4:16.289–4:17.223
zh帶點擬人
4:17.223–4:18.424
zh神情比較嫵媚
4:18.424–4:21.494
zh這其實是特定小眾圈子喜歡生成的圖片
4:21.494–4:23.463
zh我們把同樣的指令丟給Grok
4:23.463–4:24.197
enGemini
4:24.197–4:25.999
zh都只會給你那種可愛療癒
4:25.999–4:27.700
zh乾乾淨淨的卡通貓插畫
4:27.700–4:29.836
zh完全抓不到這麼細膩的味道
4:29.836–4:31.471
zh快速回顧精彩的第一週
4:31.471–4:32.372
zh9月1號
4:32.372–4:34.641
zhClaude搶先推出Fable 5.1
4:34.641–4:36.542
zh和限量的Mythos 5.1
4:36.542–4:37.810
zh隔天9月2號
4:37.810–4:39.846
zhGemini馬上端出3.8 Flash
4:39.846–4:42.181
zh和資安專用的3.8 Flash Cyber
4:42.181–4:43.349
zh結果才過一天
4:43.349–4:44.283
zh9月3號
4:44.283–4:46.853
zhChatGPT直接甩出這顆重磅炸彈
4:46.853–4:49.555
zh一次把前面兩家的熱度全部蓋過去
4:49.555–4:51.124
zhOpenAI自豪的說
4:51.124–4:53.960
zh這是目前「最聰明、最能理解人類意圖
4:53.960–4:55.628
zh任務與界限」的模型
4:55.628–4:57.363
zh主要定位在電腦操作
4:57.363–4:57.964
zh瀏覽
4:57.964–4:58.931
zh軟體工程
4:58.931–5:00.833
zh科學研究這類專業工作
5:00.833–5:02.368
zh第二個測試是分鏡
5:02.368–5:03.770
zh我用口述的方式
5:03.770–5:05.438
zh講了片頭動畫的故事
5:05.438–5:07.540
zh請Astra幫我拆解成分鏡圖
5:07.540–5:09.609
zh結果他不只把鏡頭切得很細
5:09.609–5:11.944
zh甚至連鏡頭跟鏡頭之間的銜接
5:11.944–5:13.112
zh前後鏡的邏輯
5:13.112–5:14.447
zh都幫我考慮進去了
5:14.447–5:16.015
zh整個過程我大概只需要
5:16.015–5:17.950
zh另外請他補幾顆特寫鏡頭
5:27.660–5:28.194
zh其他
5:28.194–5:29.562
zh幾乎是一次就完成
5:29.562–5:31.297
zh完全不需要來回修改
5:31.297–5:34.067
zh快速總結GPT-6 Astra 更新亮點
5:34.067–5:34.634
zh第一
5:34.634–5:36.135
zh非同步工具呼叫
5:36.135–5:38.471
zh以前AI呼叫工具查資料的時候
5:38.471–5:39.105
zh只能乾等
5:39.105–5:40.406
zh現在等資料的同時
5:40.406–5:41.708
zh他可以先做別的事
5:41.708–5:43.843
zh比如說查資料的工具還在跑
5:43.843–5:44.577
zhAstra可以
5:44.577–5:47.146
zh先把不需要那份資料的影片架構整理好
5:47.146–5:48.915
zh等資料回來再接著整合
5:48.915–5:49.916
zh速度更快
5:49.916–5:50.450
zh第二
5:50.450–5:52.185
zh工作途中調整方向
5:52.185–5:53.920
zh例如他正在幫你寫腳本
5:53.920–5:55.054
zh你突然補一句
5:55.054–5:57.390
zh「改成給完全沒用過AI的人看
5:57.390–5:58.458
zh」他能接著調整
5:58.458–6:00.960
zh而且已經寫好的部分會保留下來
6:00.960–6:01.994
zh不用整個重來
6:01.994–6:02.695
zh第三
6:02.695–6:04.364
zh途中調整思考程度
6:04.364–6:06.866
zh例如請他比較幾個工具的差異時
6:06.866–6:08.601
zh他可以慢慢仔細分析
6:08.601–6:10.203
zh下一句只是改個標題
6:10.203–6:11.804
zh就把思考程度降下來
6:11.804–6:13.906
zh他還能依任務調整思考程度
6:13.906–6:16.142
zh並在條件符合時重用快取
6:16.142–6:16.776
zh第四
6:16.776–6:17.777
zh失準監測
6:17.777–6:18.945
zh系統會在背景
6:18.945–6:21.147
zh留意模型有沒有偏離該有的行為
6:21.147–6:22.782
zh必要時觸發警報
6:22.782–6:23.916
zh不過這裡要講清楚
6:23.916–6:25.318
zh它是安全監測機制
6:25.318–6:27.687
zh不代表每個答案都會經過事實查核
6:27.687–6:28.554
zh保證正確
6:28.554–6:30.022
zh關於資訊的正確性
6:30.022–6:31.657
zh還是要反覆再三確認
6:31.657–6:33.359
zh那如果你也想上手Astra
6:33.359–6:35.928
zh這裡分享幾個實測後歸納的使用建議
6:35.928–6:36.462
zh第一
6:36.462–6:38.931
zh不要只丟一句話就期待他自己猜
6:38.931–6:42.368
zh建議把你的目標、必要條件、交付格式講清楚
6:42.368–6:45.138
zh並且在指令有限度地下放自主權
6:45.138–6:46.839
zh例如:「資訊足夠時
6:46.839–6:49.175
zh請自行做合理判斷並完成工作
6:49.175–6:52.612
zh只有缺少的資訊會實質改變結果時才問我。」
6:52.612–6:54.714
zh另外 很多使用心得都提到
6:54.714–6:55.748
zh趁這次升級
6:55.748–6:58.151
zh順便重新整理一下你的記憶設定吧
6:58.151–7:00.219
zh把過時或不需要的內容清掉
7:00.219–7:02.321
zh讓Astra參考的東西更乾淨
7:02.321–7:02.889
zh另外
7:02.889–7:04.824
zh如果你想學習更多AI新知識
7:04.824–7:06.259
zh增加你的AI即戰力
7:06.259–7:08.161
zh歡迎加入我們「實戰生會員」
7:08.161–7:10.830
zh9月17號將有一場精實的直播活動
7:10.830–7:12.965
zh邀請軟體業資深人資主管
7:12.965–7:14.033
zh鄭智維 Wesley
7:14.033–7:16.736
zh來現場分享AI時代如何透過系統
7:16.736–7:18.571
zh找到下一個AI時代的人才
7:18.571–7:20.173
zh現在就點擊下方加入
7:20.173–7:21.140
zh成為我們的一員
7:22.809–7:24.444
zh這段磅礡、充滿層次
7:24.444–7:26.479
zh堪稱電影配樂等級的交響樂
7:26.479–7:27.847
zh居然是AI生成的
7:27.847–7:30.116
zh它是Google DeepMind最新的音樂模型
7:30.116–7:31.384
enLyria 3.5
7:31.384–7:32.585
zh這次大幅度更新
7:32.585–7:35.054
zh最長可以生成三分鐘完整的曲子
7:35.054–7:36.556
zh並且針對旋律結構
7:36.556–7:37.523
zh歌詞內容
7:37.523–7:39.025
zh跟人聲的情感表現
7:39.025–7:40.026
zh都全面升級
7:40.026–7:42.328
zh甚至可以支援匯入音樂軟體後
7:42.328–7:43.262
zh直接分軌
7:43.262–7:45.832
zh匯出人聲、伴奏、鼓組等軌道
7:45.832–7:48.901
zh方便你丟進傳統的音樂剪輯軟體繼續加工
7:58.811–7:59.412
zh另外
7:59.412–8:00.580
zh所有生成的曲目
8:00.580–8:02.148
zh都會用SynthID技術
8:02.148–8:03.950
zh加上人耳聽不到的浮水印
8:03.950–8:06.219
zh方便日後辨識是不是AI生成
8:06.219–8:08.521
zh過去大家對Lyria系統的印象是
8:08.521–8:09.155
zh嗯…
8:09.155–8:09.755
zh「音質很好
8:09.755–8:10.790
zh但人聲很弱」
8:10.790–8:11.991
zh而人聲的表現力
8:11.991–8:13.659
zh一直是專業音樂生成AI
8:13.659–8:15.428
zhSuno最大的護城河
8:15.428–8:16.696
zh這次3.5版本
8:16.696–8:19.031
zh就是直接衝著人聲這個弱點來的
8:19.031–8:19.565
zh因此
8:19.565–8:21.734
zh我們實測生成了兩首曲子
8:21.734–8:22.368
zh第一首
8:22.368–8:24.570
zh我給的方向是台灣年輕女生
8:24.570–8:27.874
zh唱的是台北圓山花博的週末夜生活
8:27.874–8:28.975
zh在市集喝啤酒
8:28.975–8:30.076
zh隨著節奏跳舞
8:30.076–8:32.545
zh最後獨自躺在大草皮上看星空
8:32.545–8:34.146
zh編曲要明快歡樂
8:34.146–8:37.083
zh但唱腔要帶著強顏歡笑的酸澀
8:37.083–8:38.351
zh讓伴奏跟人聲
8:38.351–8:40.019
zh形成明顯的情緒落差
8:40.019–8:42.288
zh成果就是大家現在聽到的這一段
8:49.862–8:51.531
zh第一版的問題是太老派
8:51.531–8:53.199
zh不管編曲還是唱腔
8:53.199–8:55.635
zh都偏向用丹田撐出厚度的唱法
8:55.635–8:57.737
zh比較不是這個時代流行的風格
8:57.737–8:58.804
zh所以第二個版本
8:58.804–9:00.673
zh請他把編曲調得更青春
9:00.673–9:02.141
zh唱腔也不要那麼厚
9:02.141–9:05.278
zh改成更甜、更輕盈、更稚嫩的女生
9:21.193–9:22.595
zh兩個版本比較下來
9:22.595–9:24.797
zh人聲的細節其實都處理得不錯
9:24.797–9:27.266
zh像轉音、氣音都聽得出層次
9:27.266–9:29.168
zh大家可以特別注意這幾個地方
9:29.168–9:30.903
zh這次3.5版本的進化
9:30.903–9:32.471
zh讓不少玩家開始討論
9:32.471–9:34.373
zh「Suno是不是要被取代了」
9:34.373–9:36.175
zh如果你也是AI音樂的玩家
9:36.175–9:38.778
zh你會喜歡Suno還是Lyria 3.5呢?
9:38.778–9:39.712
zh留言告訴我
9:41.013–9:43.416
zh一分鐘帶你認識Claude跟ChatGPT
9:43.416–9:45.785
zh兩個對上班族來說很實用的小更新
9:45.785–9:47.954
zh第一個是8月28號上線的功能
9:47.954–9:49.055
zh現在ChatGPT
9:49.055–9:51.757
zh可以同時連接多組Gmail、Google 行事曆
9:51.757–9:52.725
zhGoogle 聯絡人
9:52.725–9:54.860
zh等於你的私人帳號跟公司帳號
9:54.860–9:57.029
zh都可以在同一個對話裡直接呼叫
9:57.029–9:59.098
zh「幫我查看這兩個帳號的最新郵件」
9:59.098–10:01.300
zh「查詢公司行事曆跟私人行事曆
10:01.300–10:02.435
zh有沒有活動衝突」
10:02.435–10:03.869
zh設定方式也超簡單
10:03.869–10:06.472
zh你只要到設定找到外掛程式中的Gmail
10:06.472–10:09.675
zh往下滑就可以發現現在有新增帳號的區域
10:09.675–10:11.978
zh把你想連結的信箱加上去就好
10:11.978–10:14.380
zh第二個是Claude的記憶可視化功能
10:14.380–10:16.215
zh只是很多人不知道要去哪裡看
10:16.215–10:17.984
zh你可以進到設定裡的記憶
10:17.984–10:20.386
zh所有記憶都會以主題形式列出來
10:20.386–10:21.921
zh「包括你的哪些偏好
10:21.921–10:23.456
zh身份和說話習慣」
10:23.456–10:26.025
zh覺得記錯了也可以自己刪掉或修改
10:26.025–10:28.127
zh不用再擔心他的記憶是個黑箱
10:28.127–10:30.396
zh這次還多了一個敏感主題的開關
10:30.396–10:33.799
zh像健康、信念這類話題預設不會被記起來
10:33.799–10:34.300
zh好的
10:34.300–10:36.235
zh這集真的實測花了很多時間
10:36.235–10:37.637
zh如果你喜歡這集的內容
10:39.905–10:42.708
zh或是加入實戰生會員一起深度學習
10:42.708–10:43.743
zh歡迎留言告訴我
10:43.743–10:45.578
zh最後記得訂閱 開啟通知
10:45.578–10:46.579
zh我們下一集見
0:04.037–0:06.206
9月的第一週到底有多瘋狂啊
0:06.206–0:08.208
多家AI同時出現異常
0:08.208–0:09.609
唯一安全下莊的
0:09.609–0:11.511
居然是一直被大家唾棄的Gemini
0:11.511–0:14.547
是什麼原因讓OpenAI、Claude、Grok
0:14.547–0:16.449
這幾家大廠全軍覆沒
0:16.449–0:16.983
在這個月
0:16.983–0:20.053
各大廠又分別出了哪些招式來回擊對方呢
0:20.053–0:21.654
首先是模型升級
0:21.654–0:26.126
9月1日Claude率先推出Fable 5.1、Mythos 5.1
0:26.126–0:29.562
才隔一天Gemini就迅速推出3.8 Flash
0:29.562–0:31.998
但他們身上的目光很快就被奪走
0:31.998–0:33.133
因為9月3日
0:33.133–0:36.536
ChatGPT釋出號稱目前地表最強的AI模型
0:36.536–0:37.971
GPT-6 Astra
0:37.971–0:40.173
頓時風雲變色
0:40.173–0:41.908
而在多模態模型的賽道中
0:41.908–0:44.944
Google DeepMind推出Lyria 3.5聲音模型
0:47.313–0:50.350
另外兩個對職場上班族來說很實用的更新
0:50.350–0:51.284
ChatGPT現在
0:51.284–0:53.420
可以支援連結多組Google帳號了
0:53.420–0:55.088
代表你可以透過外掛程式
0:55.088–0:57.057
同時查詢多個帳號的Gmail
0:57.057–0:59.526
Google行事曆與Google聯絡人資料
0:59.526–1:01.795
Claude則是把黑箱記憶可視化
1:01.795–1:03.563
你終於可以直接在設定內
1:03.563–1:06.299
查看到底Claude的記憶有沒有跟你對齊
1:06.299–1:08.668
在開始之前想要介紹一個超強工具
1:08.668–1:09.869
就是傳譯寶 APP
1:09.869–1:12.238
它是市面上最好用的會議記錄 AI
1:12.238–1:14.374
逐字稿完整記錄所有談話內容
1:14.374–1:17.343
並且支援 10 種以上的語言即時轉錄與翻譯
1:17.343–1:19.079
快速摘要會議記錄重點
1:19.079–1:20.914
靈活支援多種匯出格式
1:26.619–1:28.254
想學的朋友可以看這一集
1:28.254–1:30.757
感謝本集夥伴傳譯寶 AI 贊助播出
1:30.757–1:32.292
現在正片馬上開始
1:33.593–1:35.962
如果AI圈是一部BL輕小說
1:35.962–1:37.397
封面標題就叫做
1:37.397–1:39.199
《表面上是死對頭的我們,
1:39.199–1:40.600
背地裡糾纏在一起》
1:40.600–1:41.901
這幾家美國AI公司
1:41.901–1:43.636
表面上鬥得你死我活
1:43.636–1:45.605
但私底下卻是互相依存
1:45.605–1:48.341
甚至進階到願意一起殉情的關係
1:48.341–1:49.843
咳咳 扯遠了
1:49.843–1:52.278
美西時間9月3號早上六點半開始
1:52.278–1:55.482
Grok、Claude相繼出現模型異常的狀況
1:55.482–1:58.551
後續到了七點多 就連ChatGPT都淪陷了
1:58.551–2:00.320
根據DownDetector的統計
2:00.320–2:02.856
這次大當機OpenAI受傷最重
2:02.856–2:04.891
光是回報就超過4萬件
2:04.891–2:07.694
從對話、登入、桌面版,到程式碼編輯
2:07.694–2:09.829
圖片生成幾乎全部中鏢
2:09.829–2:10.964
Anthropic這邊
2:10.964–2:14.701
官方說明是Mythos、Fable 5.1、Opus 4.6
2:14.701–2:16.636
三款模型受影響比較明顯
2:16.636–2:19.139
回報大概落在1500件左右
2:19.139–2:21.574
Grok的影響狀況跟Claude差不多
2:21.574–2:23.710
但到底為什麼會同時掛掉呢?
2:24.110–2:25.778
SpaceX AI事後坦承
2:25.778–2:28.781
是自家在美國孟菲斯的計算中心出包了
2:28.781–2:30.950
這裡剛好就是Grok的超級電腦
2:30.950–2:32.218
Colossus所在地
2:32.218–2:33.152
更關鍵的是
2:33.152–2:36.322
Anthropic今年5月才剛跟xAI簽了一筆
2:36.322–2:37.524
算力租賃合約
2:37.524–2:40.026
承租的正是同一座孟菲斯機房
2:40.026–2:41.327
所以意外被牽連
2:41.327–2:43.963
OpenAI的官方說法則是路由錯誤
2:43.963–2:45.965
也就是發派任務的機制失效
2:45.965–2:49.135
並沒有證據顯示跟孟菲斯機房有直接關係
2:49.135–2:49.836
呃…
2:49.836–2:51.538
比較像是前兩家掛掉後
2:51.538–2:54.574
用戶和自動化系統大量湧向ChatGPT
2:54.574–2:57.143
二次流量衝擊導致的連鎖故障
2:57.143–2:59.078
Gemini則因為使用自家TPU
2:59.078–3:01.347
還有機房沒有這層共用關係
3:01.347–3:03.149
這段時間除了零星的錯誤
3:03.149–3:04.918
並沒有造成大規模的當機
3:04.918–3:06.920
這該說Gemini穩定呢?
3:06.920–3:08.221
還是大家死都不用Gemini?
3:08.221–3:09.789
如果把算力供應商
3:09.789–3:12.025
與AI新創公司的關係攤開來看
3:12.025–3:13.893
微軟、亞馬遜、Google三家
3:13.893–3:16.696
同時是OpenAI與Anthropic的雲端房東
3:16.696–3:19.532
也直接持有他們的股份或是參與融資
3:19.532–3:22.869
Nvidia則幾乎是每一間機房的晶片供應商
3:22.869–3:26.339
同時也投資了OpenAI、CoreWeave這些公司
3:26.339–3:28.508
這些品牌名義上互相競爭
3:28.508–3:30.810
但實際上背後的資金跟算力
3:30.810–3:33.046
幾乎是同一批人在背後撐著
3:33.046–3:35.481
所以接下來的大當機會不會更嚴重啊?
3:35.481–3:37.150
老實說機率只會高
3:37.150–3:39.152
對一般使用者跟中小企業來說
3:39.152–3:40.520
實際的建議是
3:40.520–3:43.423
不要把工作流程押寶在單一AI服務上
3:43.423–3:44.524
重要的工作最好
3:44.524–3:47.627
準備至少一個備援的AI工具或本地端方案
3:47.627–3:49.028
如果你是企業採購
3:49.028–3:51.431
合約裡除了問「你們用哪家雲端」
3:51.431–3:53.866
更要問你們的機房實際在哪裡
3:53.866–3:56.469
跟你們的競爭對手是不是共用一個園區
3:56.469–3:58.471
以免自以為做好分散風險
3:58.471–4:00.807
但實際上還是在同一個資料中心
4:02.208–4:04.611
天啊 這個模型理解力真的太強了
4:04.611–4:06.045
我只是很隨興的說
4:06.045–4:07.614
「我不太知道我想要什麼
4:07.614–4:08.915
我想要一隻貓
4:08.915–4:09.716
可愛的貓
4:09.716–4:10.250
嗯…
4:10.250–4:11.117
Furry 那種
4:11.117–4:12.552
你懂我在說什麼吧」
4:12.552–4:14.787
結果新一代的GPT-6 Astra
4:14.787–4:16.289
直接就抓到了一種
4:16.289–4:17.223
帶點擬人
4:17.223–4:18.424
神情比較嫵媚
4:18.424–4:21.494
這其實是特定小眾圈子喜歡生成的圖片
4:21.494–4:23.463
我們把同樣的指令丟給Grok
4:23.463–4:24.197
Gemini
4:24.197–4:25.999
都只會給你那種可愛療癒
4:25.999–4:27.700
乾乾淨淨的卡通貓插畫
4:27.700–4:29.836
完全抓不到這麼細膩的味道
4:29.836–4:31.471
快速回顧精彩的第一週
4:31.471–4:32.372
9月1號
4:32.372–4:34.641
Claude搶先推出Fable 5.1
4:34.641–4:36.542
和限量的Mythos 5.1
4:36.542–4:37.810
隔天9月2號
4:37.810–4:39.846
Gemini馬上端出3.8 Flash
4:39.846–4:42.181
和資安專用的3.8 Flash Cyber
4:42.181–4:43.349
結果才過一天
4:43.349–4:44.283
9月3號
4:44.283–4:46.853
ChatGPT直接甩出這顆重磅炸彈
4:46.853–4:49.555
一次把前面兩家的熱度全部蓋過去
4:49.555–4:51.124
OpenAI自豪的說
4:51.124–4:53.960
這是目前「最聰明、最能理解人類意圖
4:53.960–4:55.628
任務與界限」的模型
4:55.628–4:57.363
主要定位在電腦操作
4:57.363–4:57.964
瀏覽
4:57.964–4:58.931
軟體工程
4:58.931–5:00.833
科學研究這類專業工作
5:00.833–5:02.368
第二個測試是分鏡
5:02.368–5:03.770
我用口述的方式
5:03.770–5:05.438
講了片頭動畫的故事
5:05.438–5:07.540
請Astra幫我拆解成分鏡圖
5:07.540–5:09.609
結果他不只把鏡頭切得很細
5:09.609–5:11.944
甚至連鏡頭跟鏡頭之間的銜接
5:11.944–5:13.112
前後鏡的邏輯
5:13.112–5:14.447
都幫我考慮進去了
5:14.447–5:16.015
整個過程我大概只需要
5:16.015–5:17.950
另外請他補幾顆特寫鏡頭
5:27.660–5:28.194
其他
5:28.194–5:29.562
幾乎是一次就完成
5:29.562–5:31.297
完全不需要來回修改
5:31.297–5:34.067
快速總結GPT-6 Astra 更新亮點
5:34.067–5:34.634
第一
5:34.634–5:36.135
非同步工具呼叫
5:36.135–5:38.471
以前AI呼叫工具查資料的時候
5:38.471–5:39.105
只能乾等
5:39.105–5:40.406
現在等資料的同時
5:40.406–5:41.708
他可以先做別的事
5:41.708–5:43.843
比如說查資料的工具還在跑
5:43.843–5:44.577
Astra可以
5:44.577–5:47.146
先把不需要那份資料的影片架構整理好
5:47.146–5:48.915
等資料回來再接著整合
5:48.915–5:49.916
速度更快
5:49.916–5:50.450
第二
5:50.450–5:52.185
工作途中調整方向
5:52.185–5:53.920
例如他正在幫你寫腳本
5:53.920–5:55.054
你突然補一句
5:55.054–5:57.390
「改成給完全沒用過AI的人看
5:57.390–5:58.458
」他能接著調整
5:58.458–6:00.960
而且已經寫好的部分會保留下來
6:00.960–6:01.994
不用整個重來
6:01.994–6:02.695
第三
6:02.695–6:04.364
途中調整思考程度
6:04.364–6:06.866
例如請他比較幾個工具的差異時
6:06.866–6:08.601
他可以慢慢仔細分析
6:08.601–6:10.203
下一句只是改個標題
6:10.203–6:11.804
就把思考程度降下來
6:11.804–6:13.906
他還能依任務調整思考程度
6:13.906–6:16.142
並在條件符合時重用快取
6:16.142–6:16.776
第四
6:16.776–6:17.777
失準監測
6:17.777–6:18.945
系統會在背景
6:18.945–6:21.147
留意模型有沒有偏離該有的行為
6:21.147–6:22.782
必要時觸發警報
6:22.782–6:23.916
不過這裡要講清楚
6:23.916–6:25.318
它是安全監測機制
6:25.318–6:27.687
不代表每個答案都會經過事實查核
6:27.687–6:28.554
保證正確
6:28.554–6:30.022
關於資訊的正確性
6:30.022–6:31.657
還是要反覆再三確認
6:31.657–6:33.359
那如果你也想上手Astra
6:33.359–6:35.928
這裡分享幾個實測後歸納的使用建議
6:35.928–6:36.462
第一
6:36.462–6:38.931
不要只丟一句話就期待他自己猜
6:38.931–6:42.368
建議把你的目標、必要條件、交付格式講清楚
6:42.368–6:45.138
並且在指令有限度地下放自主權
6:45.138–6:46.839
例如:「資訊足夠時
6:46.839–6:49.175
請自行做合理判斷並完成工作
6:49.175–6:52.612
只有缺少的資訊會實質改變結果時才問我。」
6:52.612–6:54.714
另外 很多使用心得都提到
6:54.714–6:55.748
趁這次升級
6:55.748–6:58.151
順便重新整理一下你的記憶設定吧
6:58.151–7:00.219
把過時或不需要的內容清掉
7:00.219–7:02.321
讓Astra參考的東西更乾淨
7:02.321–7:02.889
另外
7:02.889–7:04.824
如果你想學習更多AI新知識
7:04.824–7:06.259
增加你的AI即戰力
7:06.259–7:08.161
歡迎加入我們「實戰生會員」
7:08.161–7:10.830
9月17號將有一場精實的直播活動
7:10.830–7:12.965
邀請軟體業資深人資主管
7:12.965–7:14.033
鄭智維 Wesley
7:14.033–7:16.736
來現場分享AI時代如何透過系統
7:16.736–7:18.571
找到下一個AI時代的人才
7:18.571–7:20.173
現在就點擊下方加入
7:20.173–7:21.140
成為我們的一員
7:22.809–7:24.444
這段磅礡、充滿層次
7:24.444–7:26.479
堪稱電影配樂等級的交響樂
7:26.479–7:27.847
居然是AI生成的
7:27.847–7:30.116
它是Google DeepMind最新的音樂模型
7:30.116–7:31.384
Lyria 3.5
7:31.384–7:32.585
這次大幅度更新
7:32.585–7:35.054
最長可以生成三分鐘完整的曲子
7:35.054–7:36.556
並且針對旋律結構
7:36.556–7:37.523
歌詞內容
7:37.523–7:39.025
跟人聲的情感表現
7:39.025–7:40.026
都全面升級
7:40.026–7:42.328
甚至可以支援匯入音樂軟體後
7:42.328–7:43.262
直接分軌
7:43.262–7:45.832
匯出人聲、伴奏、鼓組等軌道
7:45.832–7:48.901
方便你丟進傳統的音樂剪輯軟體繼續加工
7:58.811–7:59.412
另外
7:59.412–8:00.580
所有生成的曲目
8:00.580–8:02.148
都會用SynthID技術
8:02.148–8:03.950
加上人耳聽不到的浮水印
8:03.950–8:06.219
方便日後辨識是不是AI生成
8:06.219–8:08.521
過去大家對Lyria系統的印象是
8:08.521–8:09.155
嗯…
8:09.155–8:09.755
「音質很好
8:09.755–8:10.790
但人聲很弱」
8:10.790–8:11.991
而人聲的表現力
8:11.991–8:13.659
一直是專業音樂生成AI
8:13.659–8:15.428
Suno最大的護城河
8:15.428–8:16.696
這次3.5版本
8:16.696–8:19.031
就是直接衝著人聲這個弱點來的
8:19.031–8:19.565
因此
8:19.565–8:21.734
我們實測生成了兩首曲子
8:21.734–8:22.368
第一首
8:22.368–8:24.570
我給的方向是台灣年輕女生
8:24.570–8:27.874
唱的是台北圓山花博的週末夜生活
8:27.874–8:28.975
在市集喝啤酒
8:28.975–8:30.076
隨著節奏跳舞
8:30.076–8:32.545
最後獨自躺在大草皮上看星空
8:32.545–8:34.146
編曲要明快歡樂
8:34.146–8:37.083
但唱腔要帶著強顏歡笑的酸澀
8:37.083–8:38.351
讓伴奏跟人聲
8:38.351–8:40.019
形成明顯的情緒落差
8:40.019–8:42.288
成果就是大家現在聽到的這一段
8:49.862–8:51.531
第一版的問題是太老派
8:51.531–8:53.199
不管編曲還是唱腔
8:53.199–8:55.635
都偏向用丹田撐出厚度的唱法
8:55.635–8:57.737
比較不是這個時代流行的風格
8:57.737–8:58.804
所以第二個版本
8:58.804–9:00.673
請他把編曲調得更青春
9:00.673–9:02.141
唱腔也不要那麼厚
9:02.141–9:05.278
改成更甜、更輕盈、更稚嫩的女生
9:21.193–9:22.595
兩個版本比較下來
9:22.595–9:24.797
人聲的細節其實都處理得不錯
9:24.797–9:27.266
像轉音、氣音都聽得出層次
9:27.266–9:29.168
大家可以特別注意這幾個地方
9:29.168–9:30.903
這次3.5版本的進化
9:30.903–9:32.471
讓不少玩家開始討論
9:32.471–9:34.373
「Suno是不是要被取代了」
9:34.373–9:36.175
如果你也是AI音樂的玩家
9:36.175–9:38.778
你會喜歡Suno還是Lyria 3.5呢?
9:38.778–9:39.712
留言告訴我
9:41.013–9:43.416
一分鐘帶你認識Claude跟ChatGPT
9:43.416–9:45.785
兩個對上班族來說很實用的小更新
9:45.785–9:47.954
第一個是8月28號上線的功能
9:47.954–9:49.055
現在ChatGPT
9:49.055–9:51.757
可以同時連接多組Gmail、Google 行事曆
9:51.757–9:52.725
Google 聯絡人
9:52.725–9:54.860
等於你的私人帳號跟公司帳號
9:54.860–9:57.029
都可以在同一個對話裡直接呼叫
9:57.029–9:59.098
「幫我查看這兩個帳號的最新郵件」
9:59.098–10:01.300
「查詢公司行事曆跟私人行事曆
10:01.300–10:02.435
有沒有活動衝突」
10:02.435–10:03.869
設定方式也超簡單
10:03.869–10:06.472
你只要到設定找到外掛程式中的Gmail
10:06.472–10:09.675
往下滑就可以發現現在有新增帳號的區域
10:09.675–10:11.978
把你想連結的信箱加上去就好
10:11.978–10:14.380
第二個是Claude的記憶可視化功能
10:14.380–10:16.215
只是很多人不知道要去哪裡看
10:16.215–10:17.984
你可以進到設定裡的記憶
10:17.984–10:20.386
所有記憶都會以主題形式列出來
10:20.386–10:21.921
「包括你的哪些偏好
10:21.921–10:23.456
身份和說話習慣」
10:23.456–10:26.025
覺得記錯了也可以自己刪掉或修改
10:26.025–10:28.127
不用再擔心他的記憶是個黑箱
10:28.127–10:30.396
這次還多了一個敏感主題的開關
10:30.396–10:33.799
像健康、信念這類話題預設不會被記起來
10:33.799–10:34.300
好的
10:34.300–10:36.235
這集真的實測花了很多時間
10:36.235–10:37.637
如果你喜歡這集的內容
10:39.905–10:42.708
或是加入實戰生會員一起深度學習
10:42.708–10:43.743
歡迎留言告訴我
10:43.743–10:45.578
最後記得訂閱 開啟通知
10:45.578–10:46.579
我們下一集見
0:04.037–0:06.206
zh9月的第一週到底有多瘋狂啊
9月的第一週到底有多瘋狂啊
0:06.206–0:08.208
zh多家AI同時出現異常
多家AI同時出現異常
0:08.208–0:09.609
zh唯一安全下莊的
唯一安全下莊的
0:09.609–0:11.511
zh居然是一直被大家唾棄的Gemini
居然是一直被大家唾棄的Gemini
0:11.511–0:14.547
zh是什麼原因讓OpenAI、Claude、Grok
是什麼原因讓OpenAI、Claude、Grok
0:14.547–0:16.449
zh這幾家大廠全軍覆沒
這幾家大廠全軍覆沒
0:16.449–0:16.983
zh在這個月
在這個月
0:16.983–0:20.053
zh各大廠又分別出了哪些招式來回擊對方呢
各大廠又分別出了哪些招式來回擊對方呢
0:20.053–0:21.654
zh首先是模型升級
首先是模型升級
0:21.654–0:26.126
zh9月1日Claude率先推出Fable 5.1、Mythos 5.1
9月1日Claude率先推出Fable 5.1、Mythos 5.1
0:26.126–0:29.562
zh才隔一天Gemini就迅速推出3.8 Flash
才隔一天Gemini就迅速推出3.8 Flash
0:29.562–0:31.998
zh但他們身上的目光很快就被奪走
但他們身上的目光很快就被奪走
0:31.998–0:33.133
zh因為9月3日
因為9月3日
0:33.133–0:36.536
zhChatGPT釋出號稱目前地表最強的AI模型
ChatGPT釋出號稱目前地表最強的AI模型
0:36.536–0:37.971
enGPT-6 Astra
GPT-6 Astra
0:37.971–0:40.173
zh頓時風雲變色
頓時風雲變色
0:40.173–0:41.908
zh而在多模態模型的賽道中
而在多模態模型的賽道中
0:41.908–0:44.944
zhGoogle DeepMind推出Lyria 3.5聲音模型
Google DeepMind推出Lyria 3.5聲音模型
0:47.313–0:50.350
zh另外兩個對職場上班族來說很實用的更新
另外兩個對職場上班族來說很實用的更新
0:50.350–0:51.284
zhChatGPT現在
ChatGPT現在
0:51.284–0:53.420
zh可以支援連結多組Google帳號了
可以支援連結多組Google帳號了
0:53.420–0:55.088
zh代表你可以透過外掛程式
代表你可以透過外掛程式
0:55.088–0:57.057
zh同時查詢多個帳號的Gmail
同時查詢多個帳號的Gmail
0:57.057–0:59.526
zhGoogle行事曆與Google聯絡人資料
Google行事曆與Google聯絡人資料
0:59.526–1:01.795
zhClaude則是把黑箱記憶可視化
Claude則是把黑箱記憶可視化
1:01.795–1:03.563
zh你終於可以直接在設定內
你終於可以直接在設定內
1:03.563–1:06.299
zh查看到底Claude的記憶有沒有跟你對齊
查看到底Claude的記憶有沒有跟你對齊
1:06.299–1:08.668
zh在開始之前想要介紹一個超強工具
在開始之前想要介紹一個超強工具
1:08.668–1:09.869
zh就是傳譯寶 APP
就是傳譯寶 APP
1:09.869–1:12.238
zh它是市面上最好用的會議記錄 AI
它是市面上最好用的會議記錄 AI
1:12.238–1:14.374
zh逐字稿完整記錄所有談話內容
逐字稿完整記錄所有談話內容
1:14.374–1:17.343
zh並且支援 10 種以上的語言即時轉錄與翻譯
並且支援 10 種以上的語言即時轉錄與翻譯
1:17.343–1:19.079
zh快速摘要會議記錄重點
快速摘要會議記錄重點
1:19.079–1:20.914
zh靈活支援多種匯出格式
靈活支援多種匯出格式
1:26.619–1:28.254
zh想學的朋友可以看這一集
想學的朋友可以看這一集
1:28.254–1:30.757
zh感謝本集夥伴傳譯寶 AI 贊助播出
感謝本集夥伴傳譯寶 AI 贊助播出
1:30.757–1:32.292
zh現在正片馬上開始
現在正片馬上開始
1:33.593–1:35.962
zh如果AI圈是一部BL輕小說
如果AI圈是一部BL輕小說
1:35.962–1:37.397
zh封面標題就叫做
封面標題就叫做
1:37.397–1:39.199
zh《表面上是死對頭的我們,
《表面上是死對頭的我們,
1:39.199–1:40.600
zh背地裡糾纏在一起》
背地裡糾纏在一起》
1:40.600–1:41.901
zh這幾家美國AI公司
這幾家美國AI公司
1:41.901–1:43.636
zh表面上鬥得你死我活
表面上鬥得你死我活
1:43.636–1:45.605
zh但私底下卻是互相依存
但私底下卻是互相依存
1:45.605–1:48.341
zh甚至進階到願意一起殉情的關係
甚至進階到願意一起殉情的關係
1:48.341–1:49.843
zh咳咳 扯遠了
咳咳 扯遠了
1:49.843–1:52.278
zh美西時間9月3號早上六點半開始
美西時間9月3號早上六點半開始
1:52.278–1:55.482
zhGrok、Claude相繼出現模型異常的狀況
Grok、Claude相繼出現模型異常的狀況
1:55.482–1:58.551
zh後續到了七點多 就連ChatGPT都淪陷了
後續到了七點多 就連ChatGPT都淪陷了
1:58.551–2:00.320
zh根據DownDetector的統計
根據DownDetector的統計
2:00.320–2:02.856
zh這次大當機OpenAI受傷最重
這次大當機OpenAI受傷最重
2:02.856–2:04.891
zh光是回報就超過4萬件
光是回報就超過4萬件
2:04.891–2:07.694
zh從對話、登入、桌面版,到程式碼編輯
從對話、登入、桌面版,到程式碼編輯
2:07.694–2:09.829
zh圖片生成幾乎全部中鏢
圖片生成幾乎全部中鏢
2:09.829–2:10.964
zhAnthropic這邊
Anthropic這邊
2:10.964–2:14.701
zh官方說明是Mythos、Fable 5.1、Opus 4.6
官方說明是Mythos、Fable 5.1、Opus 4.6
2:14.701–2:16.636
zh三款模型受影響比較明顯
三款模型受影響比較明顯
2:16.636–2:19.139
zh回報大概落在1500件左右
回報大概落在1500件左右
2:19.139–2:21.574
zhGrok的影響狀況跟Claude差不多
Grok的影響狀況跟Claude差不多
2:21.574–2:23.710
zh但到底為什麼會同時掛掉呢?
但到底為什麼會同時掛掉呢?
2:24.110–2:25.778
zhSpaceX AI事後坦承
SpaceX AI事後坦承
2:25.778–2:28.781
zh是自家在美國孟菲斯的計算中心出包了
是自家在美國孟菲斯的計算中心出包了
2:28.781–2:30.950
zh這裡剛好就是Grok的超級電腦
這裡剛好就是Grok的超級電腦
2:30.950–2:32.218
zhColossus所在地
Colossus所在地
2:32.218–2:33.152
zh更關鍵的是
更關鍵的是
2:33.152–2:36.322
zhAnthropic今年5月才剛跟xAI簽了一筆
Anthropic今年5月才剛跟xAI簽了一筆
2:36.322–2:37.524
zh算力租賃合約
算力租賃合約
2:37.524–2:40.026
zh承租的正是同一座孟菲斯機房
承租的正是同一座孟菲斯機房
2:40.026–2:41.327
zh所以意外被牽連
所以意外被牽連
2:41.327–2:43.963
zhOpenAI的官方說法則是路由錯誤
OpenAI的官方說法則是路由錯誤
2:43.963–2:45.965
zh也就是發派任務的機制失效
也就是發派任務的機制失效
2:45.965–2:49.135
zh並沒有證據顯示跟孟菲斯機房有直接關係
並沒有證據顯示跟孟菲斯機房有直接關係
2:49.135–2:49.836
zh呃…
呃…
2:49.836–2:51.538
zh比較像是前兩家掛掉後
比較像是前兩家掛掉後
2:51.538–2:54.574
zh用戶和自動化系統大量湧向ChatGPT
用戶和自動化系統大量湧向ChatGPT
2:54.574–2:57.143
zh二次流量衝擊導致的連鎖故障
二次流量衝擊導致的連鎖故障
2:57.143–2:59.078
zhGemini則因為使用自家TPU
Gemini則因為使用自家TPU
2:59.078–3:01.347
zh還有機房沒有這層共用關係
還有機房沒有這層共用關係
3:01.347–3:03.149
zh這段時間除了零星的錯誤
這段時間除了零星的錯誤
3:03.149–3:04.918
zh並沒有造成大規模的當機
並沒有造成大規模的當機
3:04.918–3:06.920
zh這該說Gemini穩定呢?
這該說Gemini穩定呢?
3:06.920–3:08.221
zh還是大家死都不用Gemini?
還是大家死都不用Gemini?
3:08.221–3:09.789
zh如果把算力供應商
如果把算力供應商
3:09.789–3:12.025
zh與AI新創公司的關係攤開來看
與AI新創公司的關係攤開來看
3:12.025–3:13.893
zh微軟、亞馬遜、Google三家
微軟、亞馬遜、Google三家
3:13.893–3:16.696
zh同時是OpenAI與Anthropic的雲端房東
同時是OpenAI與Anthropic的雲端房東
3:16.696–3:19.532
zh也直接持有他們的股份或是參與融資
也直接持有他們的股份或是參與融資
3:19.532–3:22.869
zhNvidia則幾乎是每一間機房的晶片供應商
Nvidia則幾乎是每一間機房的晶片供應商
3:22.869–3:26.339
zh同時也投資了OpenAI、CoreWeave這些公司
同時也投資了OpenAI、CoreWeave這些公司
3:26.339–3:28.508
zh這些品牌名義上互相競爭
這些品牌名義上互相競爭
3:28.508–3:30.810
zh但實際上背後的資金跟算力
但實際上背後的資金跟算力
3:30.810–3:33.046
zh幾乎是同一批人在背後撐著
幾乎是同一批人在背後撐著
3:33.046–3:35.481
zh所以接下來的大當機會不會更嚴重啊?
所以接下來的大當機會不會更嚴重啊?
3:35.481–3:37.150
zh老實說機率只會高
老實說機率只會高
3:37.150–3:39.152
zh對一般使用者跟中小企業來說
對一般使用者跟中小企業來說
3:39.152–3:40.520
zh實際的建議是
實際的建議是
3:40.520–3:43.423
zh不要把工作流程押寶在單一AI服務上
不要把工作流程押寶在單一AI服務上
3:43.423–3:44.524
zh重要的工作最好
重要的工作最好
3:44.524–3:47.627
zh準備至少一個備援的AI工具或本地端方案
準備至少一個備援的AI工具或本地端方案
3:47.627–3:49.028
zh如果你是企業採購
如果你是企業採購
3:49.028–3:51.431
zh合約裡除了問「你們用哪家雲端」
合約裡除了問「你們用哪家雲端」
3:51.431–3:53.866
zh更要問你們的機房實際在哪裡
更要問你們的機房實際在哪裡
3:53.866–3:56.469
zh跟你們的競爭對手是不是共用一個園區
跟你們的競爭對手是不是共用一個園區
3:56.469–3:58.471
zh以免自以為做好分散風險
以免自以為做好分散風險
3:58.471–4:00.807
zh但實際上還是在同一個資料中心
但實際上還是在同一個資料中心
4:02.208–4:04.611
zh天啊 這個模型理解力真的太強了
天啊 這個模型理解力真的太強了
4:04.611–4:06.045
zh我只是很隨興的說
我只是很隨興的說
4:06.045–4:07.614
zh「我不太知道我想要什麼
「我不太知道我想要什麼
4:07.614–4:08.915
zh我想要一隻貓
我想要一隻貓
4:08.915–4:09.716
zh可愛的貓
可愛的貓
4:09.716–4:10.250
zh嗯…
嗯…
4:10.250–4:11.117
zhFurry 那種
Furry 那種
4:11.117–4:12.552
zh你懂我在說什麼吧」
你懂我在說什麼吧」
4:12.552–4:14.787
zh結果新一代的GPT-6 Astra
結果新一代的GPT-6 Astra
4:14.787–4:16.289
zh直接就抓到了一種
直接就抓到了一種
4:16.289–4:17.223
zh帶點擬人
帶點擬人
4:17.223–4:18.424
zh神情比較嫵媚
神情比較嫵媚
4:18.424–4:21.494
zh這其實是特定小眾圈子喜歡生成的圖片
這其實是特定小眾圈子喜歡生成的圖片
4:21.494–4:23.463
zh我們把同樣的指令丟給Grok
我們把同樣的指令丟給Grok
4:23.463–4:24.197
enGemini
Gemini
4:24.197–4:25.999
zh都只會給你那種可愛療癒
都只會給你那種可愛療癒
4:25.999–4:27.700
zh乾乾淨淨的卡通貓插畫
乾乾淨淨的卡通貓插畫
4:27.700–4:29.836
zh完全抓不到這麼細膩的味道
完全抓不到這麼細膩的味道
4:29.836–4:31.471
zh快速回顧精彩的第一週
快速回顧精彩的第一週
4:31.471–4:32.372
zh9月1號
9月1號
4:32.372–4:34.641
zhClaude搶先推出Fable 5.1
Claude搶先推出Fable 5.1
4:34.641–4:36.542
zh和限量的Mythos 5.1
和限量的Mythos 5.1
4:36.542–4:37.810
zh隔天9月2號
隔天9月2號
4:37.810–4:39.846
zhGemini馬上端出3.8 Flash
Gemini馬上端出3.8 Flash
4:39.846–4:42.181
zh和資安專用的3.8 Flash Cyber
和資安專用的3.8 Flash Cyber
4:42.181–4:43.349
zh結果才過一天
結果才過一天
4:43.349–4:44.283
zh9月3號
9月3號
4:44.283–4:46.853
zhChatGPT直接甩出這顆重磅炸彈
ChatGPT直接甩出這顆重磅炸彈
4:46.853–4:49.555
zh一次把前面兩家的熱度全部蓋過去
一次把前面兩家的熱度全部蓋過去
4:49.555–4:51.124
zhOpenAI自豪的說
OpenAI自豪的說
4:51.124–4:53.960
zh這是目前「最聰明、最能理解人類意圖
這是目前「最聰明、最能理解人類意圖
4:53.960–4:55.628
zh任務與界限」的模型
任務與界限」的模型
4:55.628–4:57.363
zh主要定位在電腦操作
主要定位在電腦操作
4:57.363–4:57.964
zh瀏覽
瀏覽
4:57.964–4:58.931
zh軟體工程
軟體工程
4:58.931–5:00.833
zh科學研究這類專業工作
科學研究這類專業工作
5:00.833–5:02.368
zh第二個測試是分鏡
第二個測試是分鏡
5:02.368–5:03.770
zh我用口述的方式
我用口述的方式
5:03.770–5:05.438
zh講了片頭動畫的故事
講了片頭動畫的故事
5:05.438–5:07.540
zh請Astra幫我拆解成分鏡圖
請Astra幫我拆解成分鏡圖
5:07.540–5:09.609
zh結果他不只把鏡頭切得很細
結果他不只把鏡頭切得很細
5:09.609–5:11.944
zh甚至連鏡頭跟鏡頭之間的銜接
甚至連鏡頭跟鏡頭之間的銜接
5:11.944–5:13.112
zh前後鏡的邏輯
前後鏡的邏輯
5:13.112–5:14.447
zh都幫我考慮進去了
都幫我考慮進去了
5:14.447–5:16.015
zh整個過程我大概只需要
整個過程我大概只需要
5:16.015–5:17.950
zh另外請他補幾顆特寫鏡頭
另外請他補幾顆特寫鏡頭
5:27.660–5:28.194
zh其他
其他
5:28.194–5:29.562
zh幾乎是一次就完成
幾乎是一次就完成
5:29.562–5:31.297
zh完全不需要來回修改
完全不需要來回修改
5:31.297–5:34.067
zh快速總結GPT-6 Astra 更新亮點
快速總結GPT-6 Astra 更新亮點
5:34.067–5:34.634
zh第一
第一
5:34.634–5:36.135
zh非同步工具呼叫
非同步工具呼叫
5:36.135–5:38.471
zh以前AI呼叫工具查資料的時候
以前AI呼叫工具查資料的時候
5:38.471–5:39.105
zh只能乾等
只能乾等
5:39.105–5:40.406
zh現在等資料的同時
現在等資料的同時
5:40.406–5:41.708
zh他可以先做別的事
他可以先做別的事
5:41.708–5:43.843
zh比如說查資料的工具還在跑
比如說查資料的工具還在跑
5:43.843–5:44.577
zhAstra可以
Astra可以
5:44.577–5:47.146
zh先把不需要那份資料的影片架構整理好
先把不需要那份資料的影片架構整理好
5:47.146–5:48.915
zh等資料回來再接著整合
等資料回來再接著整合
5:48.915–5:49.916
zh速度更快
速度更快
5:49.916–5:50.450
zh第二
第二
5:50.450–5:52.185
zh工作途中調整方向
工作途中調整方向
5:52.185–5:53.920
zh例如他正在幫你寫腳本
例如他正在幫你寫腳本
5:53.920–5:55.054
zh你突然補一句
你突然補一句
5:55.054–5:57.390
zh「改成給完全沒用過AI的人看
「改成給完全沒用過AI的人看
5:57.390–5:58.458
zh」他能接著調整
」他能接著調整
5:58.458–6:00.960
zh而且已經寫好的部分會保留下來
而且已經寫好的部分會保留下來
6:00.960–6:01.994
zh不用整個重來
不用整個重來
6:01.994–6:02.695
zh第三
第三
6:02.695–6:04.364
zh途中調整思考程度
途中調整思考程度
6:04.364–6:06.866
zh例如請他比較幾個工具的差異時
例如請他比較幾個工具的差異時
6:06.866–6:08.601
zh他可以慢慢仔細分析
他可以慢慢仔細分析
6:08.601–6:10.203
zh下一句只是改個標題
下一句只是改個標題
6:10.203–6:11.804
zh就把思考程度降下來
就把思考程度降下來
6:11.804–6:13.906
zh他還能依任務調整思考程度
他還能依任務調整思考程度
6:13.906–6:16.142
zh並在條件符合時重用快取
並在條件符合時重用快取
6:16.142–6:16.776
zh第四
第四
6:16.776–6:17.777
zh失準監測
失準監測
6:17.777–6:18.945
zh系統會在背景
系統會在背景
6:18.945–6:21.147
zh留意模型有沒有偏離該有的行為
留意模型有沒有偏離該有的行為
6:21.147–6:22.782
zh必要時觸發警報
必要時觸發警報
6:22.782–6:23.916
zh不過這裡要講清楚
不過這裡要講清楚
6:23.916–6:25.318
zh它是安全監測機制
它是安全監測機制
6:25.318–6:27.687
zh不代表每個答案都會經過事實查核
不代表每個答案都會經過事實查核
6:27.687–6:28.554
zh保證正確
保證正確
6:28.554–6:30.022
zh關於資訊的正確性
關於資訊的正確性
6:30.022–6:31.657
zh還是要反覆再三確認
還是要反覆再三確認
6:31.657–6:33.359
zh那如果你也想上手Astra
那如果你也想上手Astra
6:33.359–6:35.928
zh這裡分享幾個實測後歸納的使用建議
這裡分享幾個實測後歸納的使用建議
6:35.928–6:36.462
zh第一
第一
6:36.462–6:38.931
zh不要只丟一句話就期待他自己猜
不要只丟一句話就期待他自己猜
6:38.931–6:42.368
zh建議把你的目標、必要條件、交付格式講清楚
建議把你的目標、必要條件、交付格式講清楚
6:42.368–6:45.138
zh並且在指令有限度地下放自主權
並且在指令有限度地下放自主權
6:45.138–6:46.839
zh例如:「資訊足夠時
例如:「資訊足夠時
6:46.839–6:49.175
zh請自行做合理判斷並完成工作
請自行做合理判斷並完成工作
6:49.175–6:52.612
zh只有缺少的資訊會實質改變結果時才問我。」
只有缺少的資訊會實質改變結果時才問我。」
6:52.612–6:54.714
zh另外 很多使用心得都提到
另外 很多使用心得都提到
6:54.714–6:55.748
zh趁這次升級
趁這次升級
6:55.748–6:58.151
zh順便重新整理一下你的記憶設定吧
順便重新整理一下你的記憶設定吧
6:58.151–7:00.219
zh把過時或不需要的內容清掉
把過時或不需要的內容清掉
7:00.219–7:02.321
zh讓Astra參考的東西更乾淨
讓Astra參考的東西更乾淨
7:02.321–7:02.889
zh另外
另外
7:02.889–7:04.824
zh如果你想學習更多AI新知識
如果你想學習更多AI新知識
7:04.824–7:06.259
zh增加你的AI即戰力
增加你的AI即戰力
7:06.259–7:08.161
zh歡迎加入我們「實戰生會員」
歡迎加入我們「實戰生會員」
7:08.161–7:10.830
zh9月17號將有一場精實的直播活動
9月17號將有一場精實的直播活動
7:10.830–7:12.965
zh邀請軟體業資深人資主管
邀請軟體業資深人資主管
7:12.965–7:14.033
zh鄭智維 Wesley
鄭智維 Wesley
7:14.033–7:16.736
zh來現場分享AI時代如何透過系統
來現場分享AI時代如何透過系統
7:16.736–7:18.571
zh找到下一個AI時代的人才
找到下一個AI時代的人才
7:18.571–7:20.173
zh現在就點擊下方加入
現在就點擊下方加入
7:20.173–7:21.140
zh成為我們的一員
成為我們的一員
7:22.809–7:24.444
zh這段磅礡、充滿層次
這段磅礡、充滿層次
7:24.444–7:26.479
zh堪稱電影配樂等級的交響樂
堪稱電影配樂等級的交響樂
7:26.479–7:27.847
zh居然是AI生成的
居然是AI生成的
7:27.847–7:30.116
zh它是Google DeepMind最新的音樂模型
它是Google DeepMind最新的音樂模型
7:30.116–7:31.384
enLyria 3.5
Lyria 3.5
7:31.384–7:32.585
zh這次大幅度更新
這次大幅度更新
7:32.585–7:35.054
zh最長可以生成三分鐘完整的曲子
最長可以生成三分鐘完整的曲子
7:35.054–7:36.556
zh並且針對旋律結構
並且針對旋律結構
7:36.556–7:37.523
zh歌詞內容
歌詞內容
7:37.523–7:39.025
zh跟人聲的情感表現
跟人聲的情感表現
7:39.025–7:40.026
zh都全面升級
都全面升級
7:40.026–7:42.328
zh甚至可以支援匯入音樂軟體後
甚至可以支援匯入音樂軟體後
7:42.328–7:43.262
zh直接分軌
直接分軌
7:43.262–7:45.832
zh匯出人聲、伴奏、鼓組等軌道
匯出人聲、伴奏、鼓組等軌道
7:45.832–7:48.901
zh方便你丟進傳統的音樂剪輯軟體繼續加工
方便你丟進傳統的音樂剪輯軟體繼續加工
7:58.811–7:59.412
zh另外
另外
7:59.412–8:00.580
zh所有生成的曲目
所有生成的曲目
8:00.580–8:02.148
zh都會用SynthID技術
都會用SynthID技術
8:02.148–8:03.950
zh加上人耳聽不到的浮水印
加上人耳聽不到的浮水印
8:03.950–8:06.219
zh方便日後辨識是不是AI生成
方便日後辨識是不是AI生成
8:06.219–8:08.521
zh過去大家對Lyria系統的印象是
過去大家對Lyria系統的印象是
8:08.521–8:09.155
zh嗯…
嗯…
8:09.155–8:09.755
zh「音質很好
「音質很好
8:09.755–8:10.790
zh但人聲很弱」
但人聲很弱」
8:10.790–8:11.991
zh而人聲的表現力
而人聲的表現力
8:11.991–8:13.659
zh一直是專業音樂生成AI
一直是專業音樂生成AI
8:13.659–8:15.428
zhSuno最大的護城河
Suno最大的護城河
8:15.428–8:16.696
zh這次3.5版本
這次3.5版本
8:16.696–8:19.031
zh就是直接衝著人聲這個弱點來的
就是直接衝著人聲這個弱點來的
8:19.031–8:19.565
zh因此
因此
8:19.565–8:21.734
zh我們實測生成了兩首曲子
我們實測生成了兩首曲子
8:21.734–8:22.368
zh第一首
第一首
8:22.368–8:24.570
zh我給的方向是台灣年輕女生
我給的方向是台灣年輕女生
8:24.570–8:27.874
zh唱的是台北圓山花博的週末夜生活
唱的是台北圓山花博的週末夜生活
8:27.874–8:28.975
zh在市集喝啤酒
在市集喝啤酒
8:28.975–8:30.076
zh隨著節奏跳舞
隨著節奏跳舞
8:30.076–8:32.545
zh最後獨自躺在大草皮上看星空
最後獨自躺在大草皮上看星空
8:32.545–8:34.146
zh編曲要明快歡樂
編曲要明快歡樂
8:34.146–8:37.083
zh但唱腔要帶著強顏歡笑的酸澀
但唱腔要帶著強顏歡笑的酸澀
8:37.083–8:38.351
zh讓伴奏跟人聲
讓伴奏跟人聲
8:38.351–8:40.019
zh形成明顯的情緒落差
形成明顯的情緒落差
8:40.019–8:42.288
zh成果就是大家現在聽到的這一段
成果就是大家現在聽到的這一段
8:49.862–8:51.531
zh第一版的問題是太老派
第一版的問題是太老派
8:51.531–8:53.199
zh不管編曲還是唱腔
不管編曲還是唱腔
8:53.199–8:55.635
zh都偏向用丹田撐出厚度的唱法
都偏向用丹田撐出厚度的唱法
8:55.635–8:57.737
zh比較不是這個時代流行的風格
比較不是這個時代流行的風格
8:57.737–8:58.804
zh所以第二個版本
所以第二個版本
8:58.804–9:00.673
zh請他把編曲調得更青春
請他把編曲調得更青春
9:00.673–9:02.141
zh唱腔也不要那麼厚
唱腔也不要那麼厚
9:02.141–9:05.278
zh改成更甜、更輕盈、更稚嫩的女生
改成更甜、更輕盈、更稚嫩的女生
9:21.193–9:22.595
zh兩個版本比較下來
兩個版本比較下來
9:22.595–9:24.797
zh人聲的細節其實都處理得不錯
人聲的細節其實都處理得不錯
9:24.797–9:27.266
zh像轉音、氣音都聽得出層次
像轉音、氣音都聽得出層次
9:27.266–9:29.168
zh大家可以特別注意這幾個地方
大家可以特別注意這幾個地方
9:29.168–9:30.903
zh這次3.5版本的進化
這次3.5版本的進化
9:30.903–9:32.471
zh讓不少玩家開始討論
讓不少玩家開始討論
9:32.471–9:34.373
zh「Suno是不是要被取代了」
「Suno是不是要被取代了」
9:34.373–9:36.175
zh如果你也是AI音樂的玩家
如果你也是AI音樂的玩家
9:36.175–9:38.778
zh你會喜歡Suno還是Lyria 3.5呢?
你會喜歡Suno還是Lyria 3.5呢?
9:38.778–9:39.712
zh留言告訴我
留言告訴我
9:41.013–9:43.416
zh一分鐘帶你認識Claude跟ChatGPT
一分鐘帶你認識Claude跟ChatGPT
9:43.416–9:45.785
zh兩個對上班族來說很實用的小更新
兩個對上班族來說很實用的小更新
9:45.785–9:47.954
zh第一個是8月28號上線的功能
第一個是8月28號上線的功能
9:47.954–9:49.055
zh現在ChatGPT
現在ChatGPT
9:49.055–9:51.757
zh可以同時連接多組Gmail、Google 行事曆
可以同時連接多組Gmail、Google 行事曆
9:51.757–9:52.725
zhGoogle 聯絡人
Google 聯絡人
9:52.725–9:54.860
zh等於你的私人帳號跟公司帳號
等於你的私人帳號跟公司帳號
9:54.860–9:57.029
zh都可以在同一個對話裡直接呼叫
都可以在同一個對話裡直接呼叫
9:57.029–9:59.098
zh「幫我查看這兩個帳號的最新郵件」
「幫我查看這兩個帳號的最新郵件」
9:59.098–10:01.300
zh「查詢公司行事曆跟私人行事曆
「查詢公司行事曆跟私人行事曆
10:01.300–10:02.435
zh有沒有活動衝突」
有沒有活動衝突」
10:02.435–10:03.869
zh設定方式也超簡單
設定方式也超簡單
10:03.869–10:06.472
zh你只要到設定找到外掛程式中的Gmail
你只要到設定找到外掛程式中的Gmail
10:06.472–10:09.675
zh往下滑就可以發現現在有新增帳號的區域
往下滑就可以發現現在有新增帳號的區域
10:09.675–10:11.978
zh把你想連結的信箱加上去就好
把你想連結的信箱加上去就好
10:11.978–10:14.380
zh第二個是Claude的記憶可視化功能
第二個是Claude的記憶可視化功能
10:14.380–10:16.215
zh只是很多人不知道要去哪裡看
只是很多人不知道要去哪裡看
10:16.215–10:17.984
zh你可以進到設定裡的記憶
你可以進到設定裡的記憶
10:17.984–10:20.386
zh所有記憶都會以主題形式列出來
所有記憶都會以主題形式列出來
10:20.386–10:21.921
zh「包括你的哪些偏好
「包括你的哪些偏好
10:21.921–10:23.456
zh身份和說話習慣」
身份和說話習慣」
10:23.456–10:26.025
zh覺得記錯了也可以自己刪掉或修改
覺得記錯了也可以自己刪掉或修改
10:26.025–10:28.127
zh不用再擔心他的記憶是個黑箱
不用再擔心他的記憶是個黑箱
10:28.127–10:30.396
zh這次還多了一個敏感主題的開關
這次還多了一個敏感主題的開關
10:30.396–10:33.799
zh像健康、信念這類話題預設不會被記起來
像健康、信念這類話題預設不會被記起來
10:33.799–10:34.300
zh好的
好的
10:34.300–10:36.235
zh這集真的實測花了很多時間
這集真的實測花了很多時間
10:36.235–10:37.637
zh如果你喜歡這集的內容
如果你喜歡這集的內容
10:39.905–10:42.708
zh或是加入實戰生會員一起深度學習
或是加入實戰生會員一起深度學習
10:42.708–10:43.743
zh歡迎留言告訴我
歡迎留言告訴我
10:43.743–10:45.578
zh最後記得訂閱 開啟通知
最後記得訂閱 開啟通知
10:45.578–10:46.579
zh我們下一集見
我們下一集見

影片筆記:實測 GPT-6 Astra!三個下指令的正確方式?ChatGPT再度成為話題!|泛科學院

<!-- VIDEONOTE_PUBLICATION_WARNINGS_BEGIN -->

⚠️ 可先使用,仍有待修正項目

本筆記已完成可閱讀的逐字稿與時間跳轉;下列為待處理問題,建議播放原片確認。

  • 待修正:逐字稿全文快速校讀未完成(已保留自動字幕/原始逐字稿並繼續生成筆記。;未完成的全文速讀項目可在精進模式回聽確認。)
  • 待修正:逐字稿可先使用,但有待校正清單(segment=39 unnatural_sentence_boundary: 標點出現在句首或停在逗號位置,斷句可能不符合文法/口語)

<!-- VIDEONOTE_PUBLICATION_WARNINGS_END -->

一句話總結

影片分析了9月3日AI圈大當機事件的原因(共用算力與流量衝擊),並實測了ChatGPT發布的GPT-6 Astra模型,強調其非同步工具呼叫、工作途中調整、思考程度調整及失準監測四大亮點,同時介紹了Google DeepMind的Lyria 3.5音樂模型及其他職場實用更新。

核心重點

  1. 9月3日AI大當機事件解析:
  • 受影響模型:Grok、Claude、ChatGPT相繼出現異常,其中OpenAI(ChatGPT)受創最重。
  • 原因分析:
  • Grok與Claude:共用SpaceX在孟菲斯的超級電腦機房(Colossus)算力,受牽連。
  • ChatGPT:因路由錯誤與二次流量衝擊導致連鎖故障。
  • Gemini:因使用自家TPU且無共用機房關係,成為唯一未大規模當機的模型。
  • 產業隱憂:雲端供應商(微軟、亞馬遜、Google)與AI公司資金/算力重疊,建議分散風險。
  1. GPT-6 Astra 實測亮點:
  • 定位:電腦操作、瀏覽、軟體工程、科學研究。
  • 四大功能:
  1. 非同步工具呼叫。
  2. 工作途中調整方向。
  3. 調整思考程度。
  4. 失準監測。
  • 實測表現:對細微指令(如特定風格圖片)的理解力超越其他模型;實測圖片生成與分鏡拆解。
  • 使用建議:下明確指令、清理記憶設定。
  1. 其他模型與工具更新:
  • Claude:推出 Fable 5.1 與 Mythos 5.1;新增記憶可視化功能,可檢視、刪除或修改記憶主題。
  • Gemini:推出 3.8 Flash 系列。
  • Lyria 3.5 (Google DeepMind):支援3分鐘完整曲子、分軌匯出及 SynthID 浮水印;人聲表現力大幅升級,挑戰 Suno 市場地位。
  • ChatGPT 職場更新:支援多組 Google 帳號連結(Gmail、行事曆、聯絡人)。

詳細大綱

一、 9月AI圈混亂現狀與大當機事件

  • 時間線:9月3日,Grok、Claude、ChatGPT相繼掛掉。
  • 故障原因深度解析:
  • Grok/Claude:共用孟菲斯機房算力(SpaceX xAI與Anthropic合約),導致一榮俱榮、一損俱損。
  • ChatGPT:路由錯誤與二次流量衝擊。
  • Gemini:使用自家TPU,無共用機房問題,因此穩定。
  • 產業觀察:雲端供應商(微軟、亞馬遜、Google)與AI公司資金/算力重疊,存在分散風險的必要性。

二、 新模型發布與競爭格局

  • Claude:發布 Fable 5.1 與 Mythos 5.1。
  • Gemini:發布 3.8 Flash 系列。
  • ChatGPT:發布 GPT-6 Astra,宣稱具備最強理解力與電腦操作能力。

三、 GPT-6 Astra 實測與亮點

  • 功能亮點:
  • 非同步工具呼叫:允許模型在執行任務時呼叫工具。
  • 工作途中調整:允許用戶在對話過程中調整方向。
  • 思考程度調整:可調整模型的思考深度。
  • 失準監測:具備監測失準的功能。
  • 實測案例:
  • 圖片生成:實測捕捉細微風格的能力,顯示其對細微指令的理解力超越其他模型。
  • 分鏡拆解:展示其在軟體工程或科學研究場景下的應用。
  • 使用建議:
  • 下明確指令。
  • 清理記憶設定以獲得最佳效果。

四、 Google DeepMind Lyria 3.5 音樂模型

  • 功能升級:
  • 支援3分鐘完整曲子生成。
  • 支援分軌匯出。
  • 內建 SynthID 浮水印技術。
  • 市場競爭:人聲表現力大幅升級,針對 Suno 的護城河進行強化,實測不同風格人聲細節。

五、 職場實用小更新

  • ChatGPT:支援多組 Google 帳號連結,包括 Gmail、Google 行事曆、Google 聯絡人。
  • Claude:推出記憶可視化功能,讓用戶可檢視、刪除或修改記憶主題。

工具 / 模型 / 名詞整理

  • AI模型:
  • Claude:版本提及 Fable 5.1、Mythos 5.1、Opus 4.6。
  • Gemini:版本提及 3.8 Flash、3.8 Flash Cyber。
  • ChatGPT / GPT-6 Astra:OpenAI 發布的新模型。
  • Grok:xAI 推出的模型。
  • Lyria 3.5:Google DeepMind 推出的音樂模型。
  • Suno:被提及為 Lyria 3.5 的競爭對手。
  • 平台與服務:
  • DownDetector:當機統計網站。
  • Google:提供 Gmail、Google 行事曆、Google 聯絡人服務。
  • OpenAI:ChatGPT 開發商。
  • Anthropic:Claude 開發商。
  • xAI / SpaceX AI:Grok 開發商,擁有孟菲斯機房。
  • Google DeepMind:Lyria 3.5 開發商。
  • 硬體與基礎設施:
  • Colossus:SpaceX 在孟菲斯的超級電腦機房。
  • TPU:張量處理單元,Gemini 使用自家 TPU。
  • Nvidia:晶片供應商。
  • CoreWeave:提及的雲端供應商之一。
  • 孟菲斯計算中心 / 機房:Grok 與 Claude 共用的算力來源。
  • 其他工具/產品:
  • 傳譯寶 APP:會議記錄 AI,影片贊助商。
  • SynthID:浮水印技術,用於 Lyria 3.5。
  • 實戰生會員:頻道會員名稱。

操作流程整理

  1. 實測 GPT-6 Astra:
  • 輸入明確指令(例如特定風格圖片生成)。
  • 觀察模型是否具備非同步工具呼叫能力。
  • 嘗試在工作途中調整方向或思考程度。
  • 檢視失準監測功能是否運作。
  • 建議清理記憶設定後重新開始對話以獲得最佳效果。
  1. 使用 Lyria 3.5:
  • 輸入音樂風格與需求。
  • 生成最多3分鐘的完整曲子。
  • 選擇是否匯出分軌。
  • 確認 SynthID 浮水印是否已嵌入。
  1. 設定 Claude 記憶功能:
  • 進入記憶可視化介面。
  • 檢視現有記憶主題。
  • 選擇刪除或修改特定記憶主題。
  1. 連結 ChatGPT 與 Google 帳號:
  • 在設定中選擇連結 Google 帳號。
  • 授權連結 Gmail、行事曆、聯絡人。

值得注意的限制或風險

  • 算力共用風險:Grok 與 Claude 共用孟菲斯機房算力,一旦機房出問題,兩者同時受影響;ChatGPT 因路由問題受二次流量衝擊。這顯示雲端供應商與 AI 公司資金/算力重疊帶來的系統性風險。
  • 模型命名與版本混亂:影片中提及的模型版本名稱(如 Fable 5.1、Mythos 5.1、3.8 Flash、Opus 4.6)與常見認知或公開資訊可能存在差異,需謹慎查證。
  • GPT-6 Astra 的實際表現:雖然宣稱具備最強理解力,但實測結果需依賴具體指令的清晰度與記憶設定的清理。

逐字稿辨識疑點

  • segment 39: unnatural_sentence_boundary — 標點出現在句首或停在逗號位置,斷句可能不符合文法/口語。
  • Fable 5.1:逐字稿中提及 Claude 推出「Fable 5.1」,此名稱與常見 Claude 模型命名(如 Opus, Sonnet, Haiku)或版本編號邏輯不符,需查證是否為聽寫錯誤或特定內部代號。
  • GPT-6 Astra:逐字稿稱 ChatGPT 釋出「GPT-6 Astra」,目前公開資訊中 GPT 版本多為 4.x 系列,且「Astra」非標準命名,需查證是否為口誤或特定測試版名稱。
  • Mythos 5.1:同上,Claude 版本命名為「Mythos 5.1」,需查證是否為聽寫錯誤(例如是否為 Sonnet 或其他名稱)。
  • 3.8 Flash:Gemini 版本提及「3.8 Flash」,需查證是否為聽寫錯誤(例如是否為 1.5 Flash 或 2.0 Flash 等)。
  • Opus 4.6:Claude 版本提及「Opus 4.6」,需查證是否為聽寫錯誤(例如是否為 Opus 4 或特定版本)。
  • 傳譯寶 AI:贊助商名稱,需確認是否為正確產品名稱。
  • 鄭智維 Wesley:演講者姓名,需查證是否為正確人名。

可延伸追問

  • GPT-6 Astra 的「非同步工具呼叫」與「失準監測」在實際應用中如何具體運作?
  • Lyria 3.5 的 SynthID 浮水印技術如何影響音樂作品的版權與辨識?
  • 雲端供應商(微軟、亞馬遜、Google)與 AI 公司資金/算力重疊的具體案例有哪些?
  • Claude 的記憶可視化功能如何保護用戶隱私?
  • Gemini 使用自家 TPU 為何能避免當機?這是否意味著其架構與 GPT/Claude 有根本不同?

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