最近，OpenAI悄悄推出了一款名為「深度研究 (Deep Research)」的AI工具，這個工具定位為協助使用者處理那些繁瑣耗時的線上研究工作。我認為，這不僅僅是OpenAI產品線的擴充，更代表著AI正在從單純的內容生成，轉向更深層次的決策輔助，這是一個非常重要的轉變。 我最近參加了在華盛頓特區 (DC) 舉辦的產品演示活動，OpenAI的Sam Altman和其他成員在活動中展示了Deep Research。老實說，我有點訝異，這麼有潛力的產品居然沒有引起更大的關注。在演示中，Deep Research展現了它解決複雜科學問題，甚至提供汽車推薦等服務的能力。

## Apple 放棄 Mac 配對智慧眼鏡：錯失了什麼？ 這次我們來聊聊 Apple 忍痛放棄開發與 Mac 配對的智慧眼鏡一事。這背後的原因、以及對整個科技產業的影響，其實非常值得深入探討。 ### 眼鏡計畫的起點與轉折 大家可能比較關注的是與 Mac 配對的眼鏡專案，但更值得注意的是，這個專案最初其實是瞄準與 iPhone 配對。但當時 iPhone 的處理能力和電池續航力無法滿足眼鏡的需求，所以才轉向

最近，Ben 和 William 針對 OpenAI 的開放性、安全性和商業策略進行了一場激烈的討論。這場對話不僅觸及了技術層面，更深入探討了人工智慧（AI）發展中的倫理與權力分配問題。這絕對是一場關於 AI 開放性、安全性和商業策略的深度剖析。 這場對話的起因是 Ben 對 OpenAI 在開放原始碼和安全措施方面提出了一些質疑。William 則回應說，OpenAI 最初成立的目的是為了抗衡

近期DeepSeek的R1模型在AI界引起了廣泛討論，特別是其背後所使用的新訓練方法。R1-zero相較於R1，最關鍵的突破在於它展現了獨立於人類指導的思考能力。但這也引出了一個核心問題：為了追求AI模型更高的「人類可讀性」，我們願意犧牲多少性能？ R1-zero透過純粹的強化學習，發展出不依賴人類指導的思考能力。然而，這種獨立思考的代價是人類難以理解其決策過程。為了提升模型的可讀性，DeepSeek在R1中加入了獎勵函數，確保模型以更一致、更易於理解的方式「說話」，但這也直接導致了性能的下降。 這就涉及到一個重要的權衡：為了讓AI模型更易於人類理解和使用，犧牲性能是否值得？就像R1為了保持語言一致性而降低性能一樣，更多的人工干預（例如RLAIF）往往會降低模型的性能，