以工程角度檢視NVIDIA Jetson Thor
有關NVIDIA Jetson Thor的規格已有相關報導，在此不贅述，筆者在此要討論的是Jetson Thor背後的實現工程，如同此前筆者曾討論過DGX Spark的GB10與DGX Station的GB300一樣。
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。
推探Hugging Face機器人策略
為何Hugging Face在短短數個月內連續提出各種機器人相關的軟硬體？在Hugging Face尚未正式官方說明前，筆者嘗試推敲其佈局策略。
產業觀察：MCU晶片商續購TinyML軟體
MCU晶片商持續購併TinyML軟體商，將購併而得的軟體技術與原有隨MCU晶片提供給客戶的軟體開發工具相結合，鼓勵客戶使用新開發工具撰寫TinyML應用。