用AI生成內容迭代訓練AI，終將走向「模型崩塌」？
下一個世代的AI正在不知不覺中，用上一代AI產出的內容進行學習，這就是所謂的「資料遞歸污染」，最終可導致AI的模型崩潰，不過，新研究指出，不用這麼悲觀，但需有所因應。
MAI 2025熱烈報名中 開發者夥伴們快來！
MakerPRO即將於11月19日在台北舉辦的第二屆MAI開發者年會，聚焦 「打造Edge AI落地實戰力」，誠摯邀請所有開發者夥伴們一起來交流經驗、激盪靈感！
【Podcast】影像創作 4K 時代：LTX-2 解放影片生成力
在這集精彩的 Podcast 節目中，我們深入探討 LTX-2 這款開源影片生成模型，了解它如何把「從文字／圖像到影片」的流程做到近乎即時，並且同時生成同步音效。
Alif宣佈Ensemble系列MCU支援ExecuTorch Runtime延伸模組
Alif Semiconductor日前宣布，開發者現可將熱門PyTorch ML框架的量化延伸模組ExecuTorch Runtime，應用於基於其Ensemble E4/E6/E8系列MCU及融合處理器所開發的AI應用中。
加速邊緣AI創新 Arm Flexible Access授權模式導入Armv9平台
Arm宣布擴大Arm Flexible Access授權內容，將專為物聯網及邊緣AI工作負載最佳化的Armv9邊緣 AI 運算平台納入其中。 該平台包含Arm Cortex-A320 CPU與Arm Ethos-U85 NPU兩大元件，兩者將分別於2025年11月和2026年初納入Arm Flexible Access授權模式中。
避免AI模型學壞？台大團隊研發「概念抹除」技術受國際矚目
為避免生成式AI帶來侵權、濫用與倫理等挑戰，在國科會補助支持下，台大電機系教授王鈺強團隊針對生成式AI模型推出「概念抹除」技術，可在不重新訓練整個生成式模型的前提下，精準切斷模型對特定高風險概念的聯想與表現能力(如血腥暴力、深偽換臉、特定藝術家或品牌風格)。