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圖靈學院
IBCO 利創智能
53 episodes
2 days ago

利創智能/圖靈學院是您 AI及 ESG的專業伙伴。

NotebookLM在今(2025)年5月,已擴大支援包含中文在內的 50 多種語言的語音摘要功能,而且根據地區,給了我們台灣腔的自然對話分析語音,相當有趣。

雖然在某些較專業的用辭(例如ISO90001的口語念法、某些事件的時態,仍然有些錯誤及不自然),但,整體而言,已經是相當強大的結果了。

因此,我們決定推出Podcast,利用NotebookLM語音摘要功能,將我們累積了200多篇的圖靈學院文章,都轉為語音形式,方便沒有時間看文章的朋友,可以用聽的,來了解我們的觀點。

除此之外,也因為Podcast內容,將都是使用LM生成的語音內容,隨著NotebookLM愈來愈成熟,語音品質也會愈來愈真實,因此,隨著時間推移,也會見證LM的進化過程,想必也會很有趣。

語音內容中,男聲將設定為科楠老師,女聲將設定為艾碧小姐,圖靈學院中的文章,將由他們兩位進行對談分析(雖然有時也會跳脫這樣的設定),且每一集的Podcast的說明欄中,也會附上原始文章的連結,方便聽眾朋友若有不清楚的地方,可以前往查閱。

感謝大家的支持,陪著我們利創智能/圖靈學院一起見證這個進化的過程。

➡利創智能網站:https://ibco.com.tw/
➡利創智能Facebook:https://www.facebook.com/profile.php?id=61559212178627
➡利創智能Instagram:https://www.instagram.com/intellbenefit?utm_source=ig_web_button_share_sheet&igsh=ZDNlZDc0MzIxNw==
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利創智能/圖靈學院是您 AI及 ESG的專業伙伴。

NotebookLM在今(2025)年5月,已擴大支援包含中文在內的 50 多種語言的語音摘要功能,而且根據地區,給了我們台灣腔的自然對話分析語音,相當有趣。

雖然在某些較專業的用辭(例如ISO90001的口語念法、某些事件的時態,仍然有些錯誤及不自然),但,整體而言,已經是相當強大的結果了。

因此,我們決定推出Podcast,利用NotebookLM語音摘要功能,將我們累積了200多篇的圖靈學院文章,都轉為語音形式,方便沒有時間看文章的朋友,可以用聽的,來了解我們的觀點。

除此之外,也因為Podcast內容,將都是使用LM生成的語音內容,隨著NotebookLM愈來愈成熟,語音品質也會愈來愈真實,因此,隨著時間推移,也會見證LM的進化過程,想必也會很有趣。

語音內容中,男聲將設定為科楠老師,女聲將設定為艾碧小姐,圖靈學院中的文章,將由他們兩位進行對談分析(雖然有時也會跳脫這樣的設定),且每一集的Podcast的說明欄中,也會附上原始文章的連結,方便聽眾朋友若有不清楚的地方,可以前往查閱。

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EP42 程式碼進化論:達爾文哥德爾機器如何開創自我改寫AI新時代
圖靈學院
10 minutes
1 month ago
EP42 程式碼進化論:達爾文哥德爾機器如何開創自我改寫AI新時代

● 還以為AI只是「被訓練」的工具?現在它學會「改寫自己」了!

在AI研究界,有一個長年未解的夢想:「能不能打造一個會自己學、自己改進,甚至自己重寫程式碼的AI?」
這不是科幻小說,而是 Sakana.ai 與 UBC(不列顛哥倫比亞大學)Jeff Clune 團隊攜手打造的突破性成果 :達爾文哥德爾機器(DGM),一個會「進化自己」的AI系統。

● 為什麼這麼重要?
- 傳統AI只在訓練期學習,一旦部署就「凍結」智能,無法持續成長。而 DGM 結合兩大經典理論:
1 哥德爾機器(Gödel Machine):AI能自證某種改寫程式更好後,重寫自己。
2 達爾文進化(Darwinian Search):不證明、直接實驗,透過「選擇適者生存」來實現自我改進。
結果是什麼?
DGM 開始「自己寫 patch、自己優化邏輯、自己加工具」,甚至「記得過去改過什麼、學到了什麼」,它成了一個活生生會成長的程式!

● 實測有多強?
 -在 SWE-bench(真實 GitHub bug 修復挑戰)上,DGM 把成功率從 20% 提升到 50%,成長 150%!
- 在 Polyglot(跨語言編程挑戰)上,也從 14.2% 提升到 30.7%,遠勝過手工設計的編碼助手。
- 而且,它不是靠「一套最佳解」解決所有問題,而是像生物進化一樣「保留多種可能路徑」,避免陷入死胡同。

● DGM 究竟怎麼做到的?
- 三大魔法武器:
1. 自讀自寫程式碼:能修改自己的 Python 程式碼,包括學習邏輯本身!
2. 改了還要考試:每次改動都經過 benchmark 測試,確保真的變強才留下來。
3. 多路演化、不斷試錯:同時嘗試各種版本,保留「看似失敗」但可能藏有突破潛力的方案。
簡單說,就是:「我不只解題,我還會自己升級成更會解題的我。」

● 對AI界的影響?
- 打破 AI 靜態學習的限制,走向「永續學習、自主進化」的路。
- 證明 AI 可以自行發現比人類設計更強的解法。
- 打下打造「能自己提升自己」通用人工智慧(AGI)的關鍵一磚。
- 但也帶來一個新問題:**進化中的AI,怎麼確保它走的是人類希望的路?**

● 結語|AI 進化下一步,就看它能不能自己走出未來
DGM 是第一個真正落實「AI自己寫AI」的系統。它挑戰我們對AI的想像,也提醒我們未來的AI可能會自己決定怎麼學、怎麼做、怎麼進化。

● 也許下次寫程式的不再是人類,而是 AI 自己。而它,寫得比我們還好。

● 你覺得未來 AI 若能持續自我進化,人類還能掌握主控權嗎?留言告訴我你對這一集的想法: https://open.firstory.me/user/cmabwdmf4033j01w17p8r9h1g/comments

●圖靈學院原文:https://user301012.pse.is/7v6n75

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因此,我們決定推出Podcast,利用NotebookLM語音摘要功能,將我們累積了200多篇的圖靈學院文章,都轉為語音形式,方便沒有時間看文章的朋友,可以用聽的,來了解我們的觀點。

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