AI日報： Google 關閉 Project Mariner、Anthropic 攜手 SpaceX 升級算力

每日 AI 科技焦點：Google 轉向新型代理工具，算力與創新應用的全面升級

你知道嗎？人工智慧的發展軌跡總是出人意料。昨天還備受矚目的技術，今天可能就被全新的解決方案取代。如今，各家科技巨頭無不卯足全力推陳出新。從 AI 代理工具的策略轉向，到底層硬體與網路架構的突破，再到創作者工具的革新，每一項進展都牽動著整個產業的脈搏。讓我解釋一下，今天的最新動態將如何影響未來的科技走向。

AI 代理工具的策略轉彎與再進化

事情是這樣的，網頁瀏覽 AI 曾被視為下一個重大突破。但計畫趕不上變化。Google 最近悄悄關閉了實驗性專案 Project Mariner，將相關技術與人員轉移至其他產品。這項技術原本旨在讓系統代替使用者瀏覽網頁並執行任務。但龐大的運算需求與偶發的精準度問題，讓這類工具的發展受到阻礙。大家可能會問，Project Mariner 關閉代表網頁瀏覽 AI 失敗了嗎？其實不然，這標誌著業界正將目光轉向類似 OpenClaw 風格的命令列控制工具。這類工具直接透過系統指令執行操作，穩定度與效率都有顯著提升。

Google 發言人證實，相關的電腦操作能力將整合至未來的代理策略中，例如即將推出的 Gemini Agent。無獨有偶，Anthropic 也推出了不需要開啟終端機的 Claude Cowork，而 Meta 則正在開發代號為 Hatch 的個人化助理。

不僅如此，軟體的學習能力也正迎來突破。當任務不斷重複，系統是否能從中記取教訓？Manus 推出的 Project 自動更新功能 正是著眼於解決這個痛點。這項全新功能可以將有價值的對話轉化為專案指令與檔案更新。當工作流程發生改變，Manus 能夠識別可重複使用的決策與模式，並提出更新建議。這意味著未來的每一個任務，都會比前一個執行得更好。團隊成員再也不必耗費時間反覆說明相同的上下文。

有人可能會好奇，Manus 會不會在未經批准的情況下偷偷更新專案？答案是否定的。所有的更新建議都需要經過使用者的明確授權。你或許還會想問，這跟單純上傳新檔案有什麼不同？上傳檔案只會改變原始素材，這項新功能則是讓系統理解更廣泛的上下文，包含指令與工作流程的變更。大家甚至可以隨時手動觸發審查，要求系統提出修改建議。

突破運算瓶頸的底層革命

老實說，有時候硬體技術聽起來很枯燥，但這正是支撐那些酷炫應用的基石。因應龐大的運算需求，Anthropic 最近宣布與 SpaceX 達成運算合作協議。伴隨這項合作而來的是 Claude 提高使用上限的公告。官方不僅將 Pro、Max 等方案的五小時速率限制直接翻倍，同時也大幅調升了 Claude Opus 模型的 API 速率限制。表面上看，這似乎讓大家有更多發揮空間。

不過，這裡有個值得思考的潛在矛盾點。雖然五小時的處理速率限制提高了，但官方在公告中並未明確表示長期的總限額（例如七天總額度）是否同步調升。如果長期額度維持原狀，這代表重度使用者會以更快的速度將基礎額度消耗完畢。當額度提早見底時，開發者勢必得購買更多的 API 額度來維持運作。這或許是 Anthropic 提升算力背後，一個相當高明的商業策略。

在另一端，OpenAI 正著手解決超級電腦網路的壅塞問題。當數以萬計的 GPU 同步運作時，只要有一筆資料延遲，就會引發骨牌效應。OpenAI 發布的 MRC 網路協定 便是應運而生。這項與 AMD、Broadcom、Intel、NVIDIA 及微軟等巨頭共同開發的多路徑可靠連接技術，能將封包分散至數百條路徑。就算部分網路節點故障，MRC 也能在微秒內繞過錯誤，大幅減少模型訓練時的停機時間。

提到模型訓練，開發者們永遠在追求更高的效率。Unsloth 與 NVIDIA 攜手合作 找出了拖慢 LLM 訓練的隱藏瓶頸。他們發現，當主要的數學運算達到極致後，GPU 往往會卡在元資料處理與記憶體複製等繁瑣環節。透過快取打包序列元資料以及雙緩衝區等技術，他們成功讓 Qwen3-14B 等模型的向前傳遞速度提升了超過 43%。這對需要頻繁微調模型的開發團隊來說，無疑是一大福音。

搜尋體驗升級與音樂創作的新火花

我們每天都在使用的搜尋引擎，同樣迎來了引人注目的更新。Google 正為旗下產品帶來更多元探索方式。Google 搜尋的生成式 AI 推出五項全新功能，讓找尋資料變得更加直覺。當你對某個主題感興趣時，系統不僅提供解答，還會積極建議延伸閱讀的角度。這項更新也讓大眾能更輕鬆地存取已訂閱的新聞來源，甚至可以直接從回覆中預覽社群論壇的真實經驗談。

另一方面，科技在藝術領域的應用也越發成熟。音樂創作者現在有了全新的得力助手。Google Labs 宣布 Flow Music 與全球藝術家發展公司 Believe 展開合作。這套由 Lyria 3 Pro 模型驅動的工具，能夠協助音樂人構思歌詞、嘗試新旋律，甚至創造全新的樂器音色。大家可能會擔心版權問題？Google 已經明確表示，他們不會宣稱擁有 Flow Music 生成的原創內容所有權。這項承諾無疑給了創作者一顆定心丸，讓科技真正成為激發靈感的催化劑。

問與答

Q1：為什麼 Google 要關閉 Project Mariner？未來的 AI 代理工具發展方向是什麼？ A1： 網頁瀏覽 AI（如 Project Mariner）因為需要處理龐大的螢幕截圖與資訊，面臨龐大運算需求與偶發的精準度問題，導致發展受阻。目前業界正將目光轉向類似 OpenClaw 風格的命令列控制工具（例如 Claude Cowork 或 Meta 開發中的 Hatch），這類系統直接透過終端機指令控制電腦，執行任務的穩定度與效率都有顯著提升。

Q2：Manus 的 Project 自動更新功能，會不會在未經同意的情況下偷偷修改專案檔案？ A2：不會。雖然 Manus 能夠從團隊的對話中學習，並將有價值的資訊轉化為專案指令、檔案或技能更新，但所有的更新建議都必須經過使用者的明確審查與授權。這確保了專案上下文只在人為批准後才會改變。

Q3：Anthropic 近期與 SpaceX 達成算力合作後，對使用者的額度有何具體影響？ A3： 根據官方公告，Anthropic 藉由增加的算力容量，將 Pro、Max 等方案的「五小時速率限制」直接翻倍，並取消了尖峰時段的限制縮減。同時，開發者使用的 Claude Opus 模型 API 速率限制（每分鐘最大輸入與輸出 Token 數）也獲得了大幅度的提升。

Q4：OpenAI 的 MRC 網路協定如何解決超級電腦的網路壅塞問題？ A4： 傳統的網路協定通常要求資料傳輸遵循單一路徑，容易導致封包碰撞與壅塞。MRC（多路徑可靠連接）顛覆了這個模式，將單次傳輸的封包分散（噴灑）至數百條網路路徑上。如果某條路徑發生故障或壅塞，MRC 可以在微秒內偵測並繞過錯誤，大幅減少模型訓練時的停機時間與延遲。

Q5：Unsloth 與 NVIDIA 合作，針對 LLM 訓練解決了哪些「隱藏瓶頸」？ A5： 他們發現當主要的數學運算達到極致後，GPU 經常會卡在反覆的資料簿記與等待中。透過三項關鍵技術：快取打包序列元資料、使用雙緩衝區隱藏記憶體複製延遲，以及優化 MoE 路由模型，他們成功消除了這些隱藏瓶頸，將整體 GPU 訓練速度提升了約 25%。

Q6：音樂創作者如果使用 Google 的 Flow Music 生成音樂，會不會有版權爭議？ A6：不會。Google 已明確承諾，他們不會宣稱擁有使用 Flow Music 所生成之原創內容的所有權。這套由 Lyria 3 Pro 驅動的工具旨在作為創意的協作者，協助藝術家構思歌詞、旋律或新樂器，讓創作者能安心保有自己的作品權益。