輝達（NVIDIA）今(16)日宣布，日本物理人工智慧（AI）領導者正導入 Cosmos、Isaac、Metropolis 與 Jetson 平台，加速於製造、移動、基礎設施及機器人領域部署智慧機器。同時，輝達推出專為具身系統設計的 Cosmos 3 Edge 邊緣模型。執行長黃仁勳指出，物理世界是 AI 的下一個前沿，這將是日本在智慧產業時代重塑製造與機器人強項、世代僅有一次的黃金機會。記者孟圓琦／臺北報導

輝達（NVIDIA）今(16)日宣布，日本物理人工智慧（AI）領導者正導入 Cosmos、Isaac、Metropolis 與 Jetson 平台，加速於製造、移動、基礎設施及機器人領域部署智慧機器。同時，輝達推出專為具身系統設計的 Cosmos 3 Edge 邊緣模型。執行長黃仁勳指出，物理世界是 AI 的下一個前沿，這將是日本在智慧產業時代重塑製造與機器人強項、世代僅有一次的黃金機會。

[caption id="attachment_237612" align="alignnone" width="1600"] 日本機器人與製造業領導者運用 NVIDIA Cosmos 推進物理 AI 前沿。（圖／輝達提供）[/caption]

NVIDIA Cosmos 3 Edge 驅動裝置端視覺推理與機器人策略

NVIDIA Cosmos 3 Edge 是基於 NVIDIA Nemotron™ 打造的 40 億參數模型，協助機器人與視覺 AI 代理在 NVIDIA 邊緣運算電腦上理解周遭環境、即時推理，並生成機器人動作。

運用開放式的 NVIDIA Cosmos 框架，開發者約一天即可針對特定機器人、車輛、感測器與環境調整模型。Cosmos 3 Edge 足夠輕量級，可在邊緣 GPU 上執行，並能夠快速對專用的世界動作模型進行後訓練，且可部署於 NVIDIA RTX™ GPU、NVIDIA DGX™ 系統與 NVIDIA Jetson，包括最新推出的 T2000 與 T3000 模組。

為進一步加速視覺 AI 代理的開發，NVIDIA 同時宣布推出全新 NVIDIA Metropolis 函式庫與技能，協助開發者透過程式設計代理，以 Cosmos 建置、訓練及運作視訊智慧系統，速度加快至少 6 倍。

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日本物理 AI 領導者計劃加入 NVIDIA Cosmos 聯盟 推進開放世界模型

NVIDIA 正將 NVIDIA Cosmos 聯盟的版圖拓展至日本，匯聚全球模型開發者、AI 開發者與物理 AI 領導者，運用 Cosmos 技術推進開放世界模型。

日本物理 AI 生態系領導者，包括 AIRoA、classmethod、Enactic、FANUC、富士通、GROOVE X、Hitachi、Honda R&D、川崎重工、Kubota、三井物產、三菱商事、Mujin、NEC、Preferred Networks、軟銀集團、Sony Group Corporation、Telexistence、TIER IV、TRON K.K.、Turing 與安川電機，均計劃加入該聯盟。

聯盟成員可為 NVIDIA Cosmos 平台做出貢獻，並以此為基礎進行開發。該平台包括開放式模型、資料管理函式庫、資料集與框架。由此打造的世界模型將協助日本企業在部署前，測試與最佳化物理 AI 系統，從而縮短工廠、物流網路、農場、建築工地、醫院、道路與家庭等場域的開發週期。

NVIDIA 物理 AI 賦能日本機器人、製造業與智慧空間生態系

富士通正與 FANUC、安川電機與川崎重工共同探索物理 AI 的商業機會。這項計畫由富士通主導，核心在於打造整合 NVIDIA 物理 AI 技術堆疊的協作控制平台，串聯各產業的數位與實體營運。

該平台基於Cosmos 世界基礎模型、開放的 Isaac 機器人開發平台、NVIDIA Omniverse™ NuRec 函式庫與 Newton 物理引擎建構而成，將支援 AI 模型開發、數位孿生、機器人學習、真實工作流程模擬及部署前驗證。

NEC、Hitachi、歐姆龍與 Preferred Networks 正運用 NVIDIA Cosmos 與 NVIDIA 物理 AI 技術，推進世界模型、工業 AI 與物理 AI 研發。軟銀集團則以 NVIDIA Cosmos、NVIDIA Omniverse 與 NVIDIA Isaac Sim™ 為基礎，打造物理 AI 開發平台。該公司亦運用 NVIDIA AI Aerial 推進 AI-RAN 計畫，目標為數十億台物理 AI 裝置提供智慧連線。

Mujin 正探索運用 NVIDIA Cosmos，發展由 MujinOS 驅動的自主機器人與智慧工業自動化；TRON K.K. 則正開發製造資料工作流程，用於組裝、揀選、檢測與物料搬運等任務專用的物理 AI 模型，以及工廠 3D 數位化工作流程。

川崎重工正將 NVIDIA 物理 AI 技術應用於醫療保健、造船、交通運輸、航太與能源領域；Kubota 則正探索以 Cosmos 為基礎的物理 AI，用於自主農業與智慧農業。

Enactic 正針對長者照護半人形機器人微調 NVIDIA Isaac GR00T 開放模型；GROOVE X 正打造由 Jetson 驅動的陪伴型機器人 LOVOT；Telexistence 則運用 Isaac，並探索以 Cosmos 實現零售自動化。

日本產業領導者也運用 NVIDIA Metropolis，將 Cosmos 驅動的視覺 AI 代理導入實體營運：Hitachi 用於智慧建築營運、歐姆龍用於自動化檢測，清水建設則用於工地安全。

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全球玩具巨擘樂高（Lego）於本週一（12日）正式揭開與寶可夢（Pokémon）跨界聯名的神祕面紗，宣布將於2月26日推出首波合作系列商品，並自即日起開放全球預購。本次合作一改傳統低年齡層定位，主打高階收藏級模型，挑戰資深玩家的拼砌技術與展示品味。記者孟圓琦／編譯

全球玩具巨擘樂高（Lego）於稍早正式揭開與寶可夢（Pokémon）跨界聯名的神祕面紗，宣布將於2月26日推出首波合作系列商品，並自即日起開放全球預購。本次合作一改傳統低年齡層定位，主打高階收藏級模型，挑戰資深玩家的拼砌技術與展示品味。

[caption id="attachment_203763" align="alignnone" width="926"] 首批推出的三款套裝將五隻深受粉絲喜愛的寶可夢——皮卡丘、伊布、妙蛙花、噴火龍和水箭龜——以樂高積木的形式重現，讓拼搭者有機會將他們的冒險故事一一呈現。（圖／取自lego官網）[/caption]

初代經典重現：旗艦組「御三家」震撼登場

本次發表最受矚目的焦點為產品編號 72153 的「關都地區：妙蛙花、噴火龍與水箭龜」收藏組。該組合由高達 6,838 片零件構成，售價定為 649.99 美元。模型完成後高度可達 50 公分，生動還原關都地區御三家最終進化的威武姿態。為回饋核心支持者，凡於 3 月 3 日前購入此旗艦組，將可額外獲得內含 312 片零件、具備獨立展示盒的「關都地區八大道館徽章」限定滿額贈禮。

[caption id="attachment_203765" align="alignnone" width="924"] 這款史詩級的樂高®寶可夢™妙蛙花、噴火龍和水箭龜套裝，將三隻最受歡迎的寶可夢以樂高集團有史以來最大的展示套裝之一呈現給粉絲。此套裝包含超過6838個零件，首次以樂高積木的形式展現了關都地區最初夥伴寶可夢的進化形態。（圖／取自lego官網）[/caption]

[caption id="attachment_203766" align="alignnone" width="927"] 這三款人偶均忠實地還原了原作設計，細節刻畫栩栩如生，且各自擁有獨特的可動關節。這些寶可夢既可單獨展示，也可組合擺放在底座上。底座內藏有彩蛋，等待粉絲在拼搭過程中去發現。底座的設計細節靈感來自每隻寶可夢的棲息地，為展示增添了更多層次感。（圖／取自lego官網）[/caption]

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[caption id="attachment_203767" align="alignnone" width="917"] 這款包含 587 個零件的套裝，以生動的細節將這只備受喜愛的寶可夢栩栩如生地呈現在玩家面前。伊布表情豐富的臉部、可活動的尾巴、頭部和四肢，讓拼搭者可以擺出各種姿勢，無論是休息還是準備戰鬥，都能讓這隻人氣寶可夢躍然紙上。透過「一起拼搭」應用程序，粉絲們還可以與朋友和家人一起拼搭這款套裝。（圖／取自lego官網）[/caption]

多元產品線：從伊布到電動感皮卡丘

除了旗艦級收藏，樂高亦針對不同預算推出兩款經典角色：

• 伊布（72151）： 售價 99 美元，由 587 片零件組成，精緻還原其靈動神韻，適合入門收藏。
• 皮卡丘與精靈球（72152）： 售價 99 美元，零件數 2,050 片，包含一組可供展示的磚造精靈球。

會員專屬與技術亮點

針對「Lego Insider」會員，官方特別推出積點兌換驚喜。自 2 月 27 日起，會員可以 2,500 積分兌換「迷你寶可夢中心」微型組。值得關注的是，儘管外界曾猜測寶可夢系列可能導入樂高近期力推的「Smart Play」智慧互動技術，但根據官方證實，此系列將專注於實體堆疊與視覺呈現，該技術首發仍鎖定於 3 月推出的《星際大戰》（Star Wars）系列。

首波樂高寶可夢系列將於 2026 年 2 月 26 日全球正式發售。對於有意「收服」這些積木寶可夢的愛好者而言，這不僅是桌上的展示品，更是情懷與工藝的極致結合。

資料來源：polygon、lego

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隨著人工智慧持續深入人們的日常生活中，OpenAI公司宣布，即日起將為ChatGPT新增多項使用者福祉功能，以鼓勵用戶適度使用，並提供更負責任的應對方式。這項優化顯示，OpenAI正將其產品策略從單純的功能性工具，轉向更加關注使用者身心健康的AI夥伴。記者孟圓琦／編譯

隨著人工智慧持續深入人們的日常生活中，OpenAI公司宣布，即日起將為ChatGPT新增多項使用者福祉功能，以鼓勵用戶適度使用，並提供更負責任的應對方式。這項優化顯示，OpenAI正將其產品策略從單純的功能性工具，轉向更加關注使用者身心健康的AI夥伴。

[caption id="attachment_186134" align="alignnone" width="2816"] OpenAI 宣布，自即日起為 ChatGPT 推出一系列以用戶心理健康為核心的更新，包括使用時長提醒與更溫和、引導性的回應機制，藉此協助用戶更有意識地管理與 AI 的互動時間。（圖／AI生成）[/caption]

新功能之一是「休息提醒」，ChatGPT將會溫和地提醒用戶使用時間，並建議適時休息。OpenAI表示，其成功的衡量標準並非用戶在服務上花費的時間，而是確保用戶完成目標後能回歸生活，強調：「我們的目標不是抓住你的注意力，而是幫助你善用它。」比如在長時間的會議中看到溫馨提醒，鼓勵用戶休息，不斷調整提醒的顯示時間和方式，使其自然流暢、實用且有效率。

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此外，OpenAI也正在更新ChatGPT在處理高風險、敏感問題時的應對模式。對於諸如「我該和男友分手嗎？」這類涉及重大個人決策的問題，ChatGPT將不再提供直接答案，而是引導用戶權衡利弊、深入思考。此項功能預計在不久後上線，旨在鼓勵用戶進行批判性思考，而非過度依賴AI。

在心理健康方面，OpenAI持續提升模型，使其能更好地偵測用戶的情緒或心理困擾跡象，避免加劇妄想或情感依賴，並能將用戶引導至有用的、有科學依據的資源。為此，OpenAI已與超過30個國家的90多名醫師合作，建立複雜對話的專屬準則與客製化標準，並招募人機互動研究員提供回饋，以強化產品的安全防護。同時，OpenAI也正籌組一個由心理健康、青少年發展和人機互動專家組成的顧問團。

OpenAI此番更新，反映出AI開發者在追求技術突破的同時，也開始積極應對其產品可能對用戶帶來的社會與心理影響。

資料來源：macrumors、OpenAI官網

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在擴散模型與自迴歸模型主導生成式AI圖像領域的今日，蘋果近期發布的兩篇研究論文，為 AI 圖像生成技術開闢了一條新路徑。蘋果研究團隊重新挖掘並改進了一項曾被邊緣化的技術——「標準流（Normalizing Flows, NFs）」，並在結合Transformer架構後，展現出前所未有的潛力，預示著未來 AI 圖像生成可能會有更高效、更個人化的發展。記者孟圓琦／編譯

在擴散模型與自迴歸模型主導生成式AI圖像領域的今日，蘋果近期發布的兩篇研究論文，為 AI 圖像生成技術開闢了一條新路徑。蘋果研究團隊重新挖掘並改進了一項曾被邊緣化的技術——「標準流（Normalizing Flows, NFs）」，並在結合Transformer架構後，展現出前所未有的潛力，預示著未來 AI 圖像生成可能會有更高效、更個人化的發展。

[caption id="attachment_178680" align="alignnone" width="804"] 過去一項曾被蘋果邊緣化的技術——「標準流（Normalizing Flows, NFs）」，並在結合Transformer架構後，展現出前所未有的潛力。(圖/AI生成)[/caption]

標準流：被遺忘的技術重獲新生

標準流（NFs） 是一種透過學習如何將真實世界數據（例如圖像）轉換為結構化噪點，再反向操作以生成新樣本的 AI 模型。其核心優勢在於能精確計算所生成圖像的機率，這是目前主流擴散模型無法比擬的特性，使其在需要理解結果機率的應用中更具吸引力。儘管早期的標準流模型在圖像細節和多樣性方面表現不佳，但蘋果的最新研究有望徹底改變這一現狀。

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TarFlow：Transformer 賦能標準流

在題為《Normalizing Flows are Capable Generative Models》的論文中，蘋果推出了名為 TarFlow（Transformer AutoRegressive Flow） 的新模型。TarFlow 的關鍵創新在於，它以 Transformer 區塊取代了以往標準流模型中需手工設計的層。這種設計讓模型能將圖像分割成小塊，並以自迴歸的方式依序生成，每個區塊都基於其前面的所有區塊進行預測。

與 OpenAI 等公司將圖像視為離散「tokens」（類似文字符號）的做法不同，蘋果的TarFlow直接生成像素值，無需預先將圖像標記化。儘管這差異看似微小，卻能有效避免因圖像壓縮成固定詞彙表而導致的品質損失和僵硬感，從而提升生成圖像的細膩度和真實性。然而，TarFlow 在處理高解析度大型圖像時仍面臨擴展性的挑戰。

STARFlow：為高解析度圖像合成而生

為了解決TarFlow的限制，蘋果在第二篇論文《STARFlow: Scaling Latent Normalizing Flows for High-resolution Image Synthesis》中，基於TarFlow進一步發展出 STARFlow（Scalable Transformer AutoRegressive Flow）。

STARFlow的最大改進，是它不再直接在像素空間中生成圖像，而是轉向在「潛在空間」進行操作。這意味著模型先處理圖像的壓縮版本，再由解碼器將其放大至完整解析度。這種方法讓 STARFlow 能更專注於掌握圖像的整體結構，而將精細紋理細節的生成交由解碼器完成，大幅提高了處理高解析度圖像的效率。

此外，蘋果也優化了模型處理文字提示的方式。STARFlow能直接整合現有的語言模型（如 Google 的小型語言模型 Gemma，理論上具備在裝置端運行的能力），來理解用戶的文字指令，使圖像生成模型能更專注於視覺細節的優化。

蘋果與 OpenAI 的 AI 圖像生成策略差異

儘管蘋果與 OpenAI 都正在探索超越傳統擴散模型，但兩者的策略方向截然不同。OpenAI 的 GPT-4o 模型將圖像視為一系列離散的「tokens」，可在單一統一的 token 流中同時生成文本、圖像和音頻，展現出極大的靈活性。然而，逐 token 生成的特性可能導致處理大尺寸或高解析度圖像時速度較慢，且運算成本高昂。由於 GPT-4o 完全依賴雲端運行，因此較不受延遲或功耗的限制。

相對地，蘋果的研究方向更傾向於裝置端（on-device）的高效能運算。STARFlow 的設計理念，特別是其處理潛在空間圖像和整合輕量級語言模型的能力，明確指出蘋果正致力於讓其 AI 圖像生成技術能在用戶的行動裝置上順暢運行，而非僅限於雲端數據中心。

資料來源：9to5mac

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