
攝影/王若樸
重點新聞(1107~1113)
國網中心 AI RAP AI應用開發
百家單位搶先試跑!國網中心AI RAP讓AI開發從難題變快煮料理
國研院國網中心在11日揭露Taiwan AI RAP平臺暨TAIDE模型試營運成果,涵蓋農牧、教育、醫療、金融和企業日常等場景,今年12月1日將正式營運收費。國網中心點出,AI RAP平臺的目的是要降低AI應用開發門檻,由國家提供算力和底層軟硬體服務,讓使用者更輕易開發應用,加速百工百業採用AI。
國網中心技術總監林昀德比喻,AI RAP平臺就像是智能快煮鍋,提供多種食譜(LLM)和炊具(服務),讓使用者的食材(資料和問題)可以快速煮出一道好菜(AI應用)。進一步來說,該平臺不只有高彈性的雲端環境和高效算力,還提供客製化流程設計前臺、多模型API服務、模型微調與評估工具,並鼓勵使用者開發的AI服務與平臺合作,形成AI聚落。
這次試營運期間共有103個單位採用AI RAP、所開發的AI應用橫跨了25個應用領域,以公共服務、醫療、技術開發為大宗。比如,國研院科政中心打造了iVoice個人化語音智能代理,能快速將語音轉錄為文字,並針對文字內容分析,也能對談互動;又或是農業科技研究院組長洪郁婷開發「豬事問AI」系統,農民透過簡單文字或語音輸入,就能查詢豬隻健康資訊與環境數據,且該系統還採用了包含中研院團隊開發的YOLOv7等物件偵測模型,可辨識豬隻狀態。而高雄榮總醫師林博翔開發ER-Pulse智慧交班平臺,可加速急診交班事項的撰寫,將原需數分鐘的人工作業縮短至數秒。國網中心預告,他們將持續維運平臺和發展模型外,今年12月還會啟用臺南科學園區的國網雲端算力中心,預計2029年公部門算力將到達480PFLOPS。(詳全文)


Meta 語音辨識 LLM
Meta推全球最強語音AI,一次聽懂1,600種語言
Meta日前推出最新全語言自動語音辨識系統Omnilingual ASR,一次支援超過1,600種語言,是目前支援度最廣的語音AI。這項技術由Meta FAIR團隊開發並開源,目標是要縮小語音AI的語言落差。
Meta指出,長久以來,傳統語音辨識一直聚焦高資源語言,反而忽視了許多弱勢語言。為解決這個問題,Meta將wav2vec 2.0模型參數擴展至7B,並搭配CTC解碼器和基於Transformer的LLM-ASR解碼器,來打造Omnilingual ASR。這些特性,讓模型遇到資料稀少的語言時,也能快速學習、達到可用的準確度。整體而言,在78%的語言中,系統字元錯誤率(CER)低於10%,展現高度泛化能力。
此外,該系統還支援「Bring Your Own Language」功能,只需少量音訊樣本,就能擴展新語言。Meta還同步開源350種弱勢語言語料庫,期望打造能真正服務全球文化的語音基礎設施。(詳全文)

Google 巢狀學習 災難性遺忘
Google用「巢狀學習」讓模型記住舊知識
AI最大痛點之一,就是一邊學新資料、一邊洗掉舊知識,也就是所謂的災難性遺忘。Google最近揭露一項巢狀學習(Nested Learning)新技術,從訓練流程本身下手,來解決這個問題。
巢狀學習原理很簡單,就像是把一個大模型拆成多個「不同更新頻率」的小學習模組,有些快速更新、吸收新資訊,有些慢速更新、負責維持長期記憶。這些模組透過自己的脈絡資訊流(Context Glow)傳遞脈絡,讓資訊能跨短、中、長時間尺度整合,不會因為梯度更新太快,就把舊特徵覆蓋掉。
Google也同時提出連續體記憶系統,主張AI記憶不是只有短期、長期兩種,而是像光譜,以不同速度更新、形成多層次記憶結構,概念上更接近大腦神經可塑性的記憶鞏固,在吸收新知識的同時更能保留舊知識。
為驗證這套想法,Google開發一個會「自己調整學習方式」的實驗模型Hope。它能同時在多層級調整參數,包含快速梯度更新、慢速結構化記憶更新,甚至調整自己的學習規則。結果證明,採用巢狀學習後,模型更穩了;Hope的語言建模困惑度更低、常識推理更準,長內容任務的記憶管理也明顯贏過TTT、Mamba2等主流架構。(詳全文)

李飛飛 世界模型 World Labs
一句話、一張圖就能生成一個3D世界,李飛飛新創推Marble模型
由李飛飛成立的新創公司World Labs,最近結束兩個月的封測、正式公開旗下生成式世界模型Marble。這款模型可根據文字、圖片、影片,甚至是粗略的3D布局,生成完整的3D世界,並支援互動式編輯和擴展。
簡單來說,Marble支援文字轉世界(text-to-world)、影像轉世界(image-to-world)、多圖輸入與影片驅動等模式,生成的3D世界可輸出為高斯噴濺、三角網格、collider meshes或像素級鏡位控制的影片。新版也加入AI原生世界編輯工具,可直接移除物件、變換風格或調整結構。
World Labs還同時推出實驗性的3D雕刻模式Chisel,使用者可先搭出粗略空間,再用提示詞套上風格。隨著Marble的公開,World Labs也推出創作者工作區Marble Labs,提供工作流程、案例和文件。團隊認為,Marble是邁向更廣義空間智能(Spatial intelligence)的第一步,未來世界模型將讓人類與 AI 代理以全新方式互動。(詳全文)
Google DeepMind SIMA 2 Gemini
DeepMind揭SIMA 2,能自主學習的3D多世界AI代理
Google DeepMind最近發布SIMA 2,是一款可在3D虛擬環境中推理、協作並自主學習的多世界AI代理,更接近「通用且能幫忙的AI代理」了。SIMA 2以Gemini為核心,能理解高階目標、推演行動計畫,也能向使用者解釋任務流程,操作起來更像是一起合作,而非單純遵從指令。
相較於學會遊戲中600多項技能的SIMA 1,SIMA 2在泛化能力顯著提升,能在從未遇過的遊戲(如ASKA、MineDojo)成功執行複雜任務,並把在一款遊戲中學到的概念,套用到其他世界。SIMA 2的亮點還包括自我改進能力,能在人類示範後,改由Gemini生成任務與獎勵,透過自我學習修正失敗行為。團隊指出,SIMA 2仍在研究階段,目前僅提供少量研究者與開發者預覽使用。未來,這類代理的能力有望延伸至機器人導航、工具操作與協作任務。(詳全文)
Visual Studio IDE 效能
Visual Studio 2026上線,更快更聰明、更多AI
微軟正式推出Visual Studio 2026,主打速度更快、更新更容易、AI直接做到核心。最大變革是IDE與.NET和C++工具鏈正式分家,開發者以後可以只更新IDE,不必連編譯器一起升級,穩定度大幅提升。VS 2022的專案和4,000多款擴充功能,也都能在新版直接沿用。
這次在效能上也下重本。微軟重新調整大型專案的載入流程,官方測試發現,介面凍結時間比VS 2022少一半,上百項專案的企業級解決方案也能更快進入可操作狀態,整體體感更順。
AI則是這次更新的核心。VS 2026被視為AI原生IDE,將AI直接融入除錯、效能分析和現代化工具,而非只是外掛。比如全新的Copilot Profiler Agent分析器代理能自動抓出程式瓶頸,並給改善建議,Copilot也首度支援C++(目前為私人預覽版)。介面部分也更現代化,Markdown還能直接繪製Mermaid圖表,方便寫架構與文件。VS 2026現已開放下載,現有訂閱戶可直接啟用。(詳全文)
Google 雲端 隱私
Google推出Private AI Compute,雲端跑AI但更顧隱私
Google最近發布Private AI Compute,可讓Gemini在雲端處理敏感資料,但仍維持接近裝置端的隱私標準。Google認為,AI越來越個人化,許多推理需求已經超出手機負荷,因此必須把運算放到雲端,但又得兼顧隱私、不能讓資料被雲端業者看到。
因此Google推出Private AI Compute,可雲端處理使用者資料,且Google無法存取,推理完成後立即刪除。若需分析趨勢,則使用機密聯邦分析,僅輸出差分化匿名資料。首批採用Private AI Compute的產品為Pixel 10,其即時情境建議功能Magic Cue與Recorder跨語言摘要功能等將可在更安全的雲端環境中執行。(詳全文)
思科 邊緣AI 平臺
為代理型AI而生!思科推高效能統一邊緣平臺
思科日前推出Cisco Unified Edge統一邊緣平臺,把運算、網路、儲存和安全整合成單一系統,將資料中心等級的效能,延伸到資料生成現場,專為 代理型AI和即時推理所設計。隨著75%的企業資料在邊緣產生,代理型AI流量又比聊天機器人高25倍,傳統的集中式架構已無法負荷。
思科看好邊緣AI需求,推出Unified Edge平臺,主打模組化+可擴充,比如CPU和GPU可自由配置,也具備備援電源、散熱和SD-WAN,還提供預先驗證的部署藍圖。結合Intersight可集中管理、零接觸部署,搭配ThousandEyes和Splunk提供端到端可見度,方便在大規模門市、工廠或分支據點布建AI。
該平臺也具備多種安全措施,如多層零信任、硬體防篡改、深度遙測、政策一致性和審計軌跡等,保護AI模型與資料工作流程。思科表示,Unified Edge可讓企業在產線、零售門市、醫療機構等場域直接執行AI推理和AI代理,讓AI更貼近決策現場。該平臺已開放預購、預計年底上市。(詳全文)

圖片來源/Meta、World Labs、Google、DeepMind、思科
攝影/王若樸
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資料來源:iThome整理,2025年11月
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