奧丁丁新聞 OwlNews｜多元觀點。獨創你的輪廓

圖／本報資料庫商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導科技軟體公司 XMind 近期推出旗下全新 AI 功能「Xmind Agent」，旨在協助用戶將複雜的 AI 研究成果或海量資訊，高效轉化為可執行、視覺化的心智圖計畫。這項新功能透過整合人工智慧技術，讓使用者能更有效率地整理思路、規劃專案並做出決策。 Xmind Agent 能夠直接在心智圖畫布上操作，用戶可利用自然語言指令啟動新心智圖的建立，或在既有心智圖的基礎上發展內容。它能根據現有心智圖結構進行資訊擴展、從網路搜尋相關資料、比較不同選項，並回答使用者提出的後續問題。例如，這項 AI 助理能將會議記錄自動分類為決策與待辦事項，或協助使用者將目標拆解為具優先順序的任務，並安排時程。 為實現這些功能，XMind 已發布 ChatGPT（OpenAI 的對話式大型語言模型產品）外掛程式與 MCP，這使得 Claude（Anthropic 的對話式大型語言模型）等其他 AI 助理也能連結至心智圖。透過這項整合，AI 助理可將對話內容儲存為 XMind 心智圖，或讀取現有心智圖以理解用戶的目標與決策。 Xmind Agent 適用於各種複雜的規劃任務，無論是學術研究、重大決策制定，或是管理包含多個環節的專案，都能有效提升效率。XMind 公司共同創辦人 Mango Du 表示：「隨著人工智慧的能力不斷提升，人類的判斷力將比以往任何時候都更加關鍵。」強調 AI 應作為輔助工具，而非取代人類思考。 這項新功能以 AI 點數（AI credits）計費，XMind 的免費版與專業版用戶可獲得一次性的 50 點數，而進階訂閱用戶每月則有 500 點數。點數消耗量取決於任務的複雜度與長度。Xmind Agent 目前已在網頁版、桌機版、iOS 和 Android 平台上線，並針對摺疊手機提供專屬版面。

商傳媒｜林昭衡／綜合外電報導AI 新創公司 Mirendil Inc. 於週四宣布，已完成 A 輪募資，成功籌集 10 億美元（約新台幣 320 億元）。這筆資金將用於推動其使命，使最尖端的人工智慧研究與開發（簡稱前沿 AI 研發）變得更普及，讓更多科學家與工程師得以參與。 根據《Yahoo Finance》報導，此輪募資由風險投資公司凱鵬華盈（Kleiner Perkins）與 Clearlake Capital 共同領投。Mirendil 的目標是開發創新工具，大幅降低 AI 研發的門檻，讓個人與小型團隊也能夠承擔更複雜的 AI 專案。 Mirendil 認為，透過 AI 代理（agents）執行實務工作，研發團隊的規模限制將不再是問題。該公司展示了具體成果：一名研究人員在短短 3.5 個月內，以不到 1,000 萬美元的計算成本，就從零開始預訓練出一個具有競爭力的程式編寫模型 Mirendil-Base。隨後，Mirendil 更進一步將 Mirendil-Base 後續訓練為 Fern 模型，該模型支援高達 1,000 萬個 Token（處理資料的基本單位）的上下文長度。 此外，Mirendil 也開發了 Lor 平台，目前正處於私人測試階段。Lor 平台能夠讓數百個 AI 代理持續數天編寫程式碼並執行實驗，Mirendil 內部也每日使用該平台進行研發工作。此次獲得的巨額資金，將有助於 Mirendil 擴大其業務規模，並積極招募對普及前沿 AI 研發有興趣的人才。

圖／示意圖商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導AgentiSend 近日推出一套新的交易式電子郵件 API 服務，旨在取代現有的解決方案 Resend，並以更具成本效益的方式提供高階的人工智慧（AI）代理安全管理功能。 這項新服務在終身方案上比 Resend 便宜高達 75%，年度方案也節省 52%。AgentiSend 提供每月 5,000 封免費電子郵件、每日 170 封額度，以及三個發送網域，無需信用卡即可啟用；相較之下，Resend 的免費方案每月提供 3,000 封郵件及每日 100 封額度。AgentiSend 的付費方案每月 9 美元起，可發送 30,000 封郵件。 AgentiSend 的一大特色是其針對 AI 代理設計的安全機制，包括「按鍵發送預算」（per-key send budgets）和「終止開關」（kill switch）功能。「按鍵發送預算」允許開發者為每個 API 密鑰設定郵件發送上限，以控制 AI 代理的支出；而「終止開關」則讓帳戶擁有人能即時停用特定的 API 密鑰，避免 AI 代理失控。 為進一步強化防護，AgentiSend 也同步釋出開源軟體 agent-email-guard，能有效限制 AI 代理的電子郵件支出，並偵測和阻止失控的代理循環。根據 AgentiSend 的基準測試顯示，在沒有 agent-email-guard 的情況下，一個 AI 代理可能在循環中發送多達 400 封郵件；但啟用 agent-email-guard 後，相同情境下僅發送 3 封郵件，並成功阻止了 397 封重複郵件。AgentiSend 團隊對此表示：「為每個密鑰設置預算並提供終止開關，能將原本可能造成 400 封郵件災難的失控循環，轉化為僅發送三封郵件並觸發警報。」 開發者若想從 Resend 轉換至 AgentiSend 服務，過程也相當簡便，只需修改一行程式碼，將基礎 URL 指向 api.agentisend.com 即可。

圖／示意圖商傳媒｜林昭衡／綜合外電報導根據《Wccftech》報導，一名硬體愛好者（俗稱 Homelabber）近日達成一項壯舉，在僅靠中央處理器（CPU）運作的伺服器上，成功驅動月之暗面（Moonshot AI）高達 2.8 兆參數的 Kimi K3 大型 AI 模型，且全程未使用圖形處理器（GPU）。這項實驗的關鍵，在於利用了已停產的 Intel Optane Persistent Memory 200 Series (Barlow Pass) 記憶體模組，彌補了 AI 模型龐大運算所需的記憶體容量。 此 Kimi K3 模型是一個 2.8 兆參數的 MoE（混合專家）模型，代表它是一個極其龐大且運算需求高的 AI 模型。該模型在運算時，每個 Token（詞元）約會啟用 1,040 億個參數，並具有一百萬個 Token 的理論上下文視窗（Context Window）。即使是經過重度量化（Quantization）的版本，也需要數百 GB 的記憶體才能運行。Intel Optane Persistent Memory 200 Series（英特爾傲騰持續性記憶體 200 系列），這是一種已經停產的記憶體技術，以提供超大容量著稱，正為此類應用提供了獨特機會。 這名硬體愛好者在一台搭載第三代 Intel Xeon Scalable processor (英特爾至強可擴展處理器) 的 40 核心 CPU 伺服器上進行了測試，並使用了 llama.cpp 函式庫來進行 AI 模型推理。Intel Optane Persistent Memory 200 Series 模組單條容量可達 512 GB，為此實驗提供了關鍵的大容量支援。 測試結果顯示，在 1 位元量化（1-bit quantization）且關閉 Direct Access (DAX) 的配置下，該系統每秒可處理 1.50 個 Token，相較於開啟 DAX 時的 0.85 Token/秒，效能提升了約 76%。若採用 3 位元量化（3-bit quantization），則每秒約能處理 0.75 個 Token。報導指出，以 0.75 Token/秒的速度生成 5 萬個 Token，大約需要 18.5 小時。 為應對 Intel Optane DIMM（雙列直插記憶體模組）在運作時可能產生的顯著熱量，該硬體愛好者額外安裝了兩個專用的 12W 鼓風扇，直接對準記憶體模組散熱。因為 Optane 模組的熱節流（thermal throttling）會在攝氏 83 度啟動，而攝氏 85 度則會觸發保護性關機。 該硬體愛好者表示，未來計畫進一步嘗試結合 GPU 加速，以及整合 DRAM 和 Optane 的混合配置，以期提升 AI 模型推論速度。這項實驗證明了即便沒有頂級顯示卡，仍能透過創新硬體配置，實現大型 AI 模型的運作，為 AI 領域帶來了新的可能性。更多詳細資訊可在Reddit 論壇上查閱。