AI革命：深度研究工具重塑學術出版
AI深度研究工具正改變學術文獻回顧，結合AI效率與人類監督將成主流，為學術研究帶來新視角與方法。
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微軟AI策略演進：焦點轉移
微軟在AI領域的擴張速度可能放緩，但這並非全面撤退，而是策略性的調整。重點從密集型AI訓練轉向更具成本效益的模型部署，同時重新調整與OpenAI的合作關係，並應對潛在的AI基礎設施過剩問題。
OpenAI掀AI價格戰：GPT-4.1震撼上市
OpenAI推出GPT-4.1，大幅降低API價格，挑戰Anthropic、Google和xAI等對手。編碼能力增強，擴大context window至100萬tokens，目標成為企業與開發者的首選生成式AI模型。
我們能將所有決策託付給 AGI 嗎？
在多變情勢、資訊不全及時間有限下，決策的重大阻礙為何？本文深入探討，並探究 AGI 是否能取代人類做出關鍵決策。
解碼 OpenAI GPT-4.5：十萬 GPU 與克服難題
深入探討 OpenAI 的 GPT-4.5 訓練，揭示 10 萬 GPU 集群的運用，以及如何克服'災難性問題'，打造更強大的 AI 模型。
GPT-4.5通過圖靈測試，引發AI隱憂
GPT-4.5成功通過圖靈測試，模仿人類能力大幅提升，但同時也引發了關於AI潛在風險與倫理道德的廣泛討論，包括其可能被濫用於社交工程攻擊等方面。
OpenAI下一步：GPT-5前瞻GPT-4.1
OpenAI據報正開發GPT-4.1，預計彌合GPT-4o與GPT-5間的差距，提升多模態能力及效率，引領AI未來發展。
模型上下文協定：通用 AI 整合的黎明
模型上下文協定 (MCP) 迅速成為 AI 整合的基石，透過產業巨頭的推動、多代理系統的技術突破以及生態系統的顯著成長，鞏固了其在企業 AI 討論中的核心作用。這種 'AI 的 USB-C' 範式正迅速從理論概念轉變為具體現實。
揭秘 OpenAI GPT-4.5 訓練：挑戰與突破
深入探討 OpenAI GPT-4.5 的訓練過程，包括運算挑戰、突破，以及如何提升數據效率以實現更卓越的效能。
解碼代理世界中的 A2A 與 MCP 協議
深入了解 Google 的 A2A 和阿里巴巴雲的 MCP 協議，探討它們如何促進 AI 代理之間的無縫協作與訊息交換。