跨越微型門檻，AI的下一哩路在邊緣！
在看似受限的嵌入式系統領域，如今可以做出聲音辨識、手勢控制、異常偵測，甚至環境預測。下一步，MCU、MPU將能把AI「嵌入」到任何感測節點、工業機械或穿戴式設備中，讓智慧更貼近現場、無所不在。
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)。
本地端高效、高畫質影片生成引擎來了：LTX-2
LTX-2 不只是另一款技術模型，它標誌著「生成式影片」從邊緣試驗進入「廣泛創作／實務應用」的時代。對 Edge AI 開發者而言，LTX-2 則代表生成式 AI 已逐步邁向「可在本地運行、低延遲、可整合於實際應用管線」的新階段。
仍高價搶NVIDIA GPU ？創客新解：用Arduino打造平價平行運算方案
在 GPU 這個領域，創客 Jean Michel Sellier ，成功地利用微控制器開發板（包括 Arduino），建構出了一款類似 GPU 功能的裝置。
AI文件理解技術比一比：GPT-5與DeepSeek-OCR
本文將針對兩個代表性OCR AI模型做個比較：OpenAI 的 GPT-5，及 DeepSeek-OCR。前者以跨模態理解的深度與語意推理著稱，後者則以極致的文件精讀能力與高效率 OCR 表現贏得開發者青睞，兩者正代表了 AI 文件理解的兩條主流技術路線。