技術導讀 Archives

3 月14

【AI知多少】單模態到多模態：LLM、VLM、Video-LM

從單模態的LLM出發，目前的AI正如火如荼朝向多模態模型發展，特別是處理語言 + 平面視覺或連續視覺的VLM及Video-LM模型，讓AI看圖說故事或說故事生影片的情境成真了。

3 月13

相較於依賴雲端運算，Qualcomm AI Hub 這類Edge AI開發平台有助於 AI 在邊緣裝置上的部署，這使得裝置能夠即時處理數據，降低延遲並提升隱私保護。

3 月07

本文將針對NVIDIA、Intel及Qualcomm這三家提供的AI雲平台進行定位與應用場景進行比較，有不同需求可選擇適合的平台來部署自己的 AI 應用。

3 月04

AIMET是 Qualcomm 開發的一套 AI 模型優化工具，它透過壓縮和量化技術來縮小模型，同時保持任務的準確性，有助於提高其在資源受限設備（如手機、邊緣裝置、IoT 設備）上的運行效率。

3 月02

TinyLlama 是一款 1.1 B參數的小型語言模型（SLM, Small Language Model），由 TinyLlama 團隊開發，旨在提供高效、輕量級的語言模型，適用於資源受限的環境，如行動裝置、邊緣計算與嵌入式系統。

2 月25

ViT（Vision Transformer）與 YOLO（You Only Look Once）都是知名的物件辨識技術，但它們在架構、應用場景和優勢方面有明顯的不同，本文將針對兩大技術來做一個比較。