【Arm的AI世界】三步驟輕鬆在Ethos-U85上使用PyTorch與ExecuTorch
Arm透過在Ethos-U85上支援ExecuTorch測試版，為開發人員建構物聯網邊緣端應用提供了更多支援。開發人員可以借助ExecuTorch，高效率地部署原生開發的PyTorch模型，基於Arm平台建構出智慧且回應迅速的IoT解決方案。
【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。
為邊緣裝置AI化而生：Qualcomm AI Hub
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。
AI運算雲平台比較：NVIDIA vs. Intel vs. Qualcomm
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。
認識Qualcomm AI 模型優化工具：AIMET
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。