ML.ENERGY能效排行榜：讓你看見LLM回應背後的電表數字！
密西根大學研究團隊推出的 ML.ENERGY Leaderboard 能效觀測排行榜，透過名為 Zeus 的開源測量工具，能精準追蹤 CPU、GPU 在 LLM 推論過程中的能耗，並以公開數據的形式排名，讓外界第一次能清楚看見「AI 回應背後的電表數字」。
以開發者為核心 英飛凌積極建構完整Edge AI創新生態
英飛凌(Infineon)物聯網、計算與無線業務執行副總裁Sam Geha接受了《MakerPRO》專訪，深度分享英飛凌在Edge AI應用領域的佈局策略與觀察，以及其PSOC™ Edge系列MCU的技術突破，還有生態系的經營規劃與對開發者社群的承諾。
讓機器也能聞味道：MIT開發SmellNet為嗅覺AI模型打地基
現有AI模型多與文字、圖片識別相關，嗅覺識別的發展遠遠不如，現在MIT研究人員試圖把嗅覺視覺化，哪些味道相近相鄰？哪些味道差距很大等，將此建立起來，成為數位資料庫與AI訓練所需的資料集。
為生成機器人訓練用資料而生的MIT PhysicsGen
近期麻省理工學院（MIT）與機器人與人工智慧研究所（RAI）合作推動名為PhysicsGen的計畫，運用Gen AI來生成實體性、物理性資料，再將資料供AI模型訓練用。
企業加速導入Agentic AI 台灣市場動能強勁
代理自動化解決方案供應商UiPath委託IDC發佈的最新InfoBrief報告《代理自動化：協助現代企業解鎖無縫流程編排》顯示，在台灣、大陸和香港整體區域中，約有45%的企業已經導入代理型人工智慧，另外近42%的企業則計畫在未來六個月內實施該技術。