Green Coding：AI節能從程式碼做起！
AI 讓人類得到前所未有的助力，但我們也不能忽視AI運作背後的代價。Green Coding 的出現，讓每一段程式碼、每一次模型推理，都將永續思維納入了共同的考量，讓數位智慧與綠色資源不會相斥，甚至能攜手帶來長遠的環境福祉。
定義AI推論生態：Hugging Face推Inference Providers架構
Hugging Face 正重新定義 AI 推論生態。透過 Inference Providers 架構，開發者可在 Hub 上自由選擇 推論服務，從即時雲端到企業專用端點，一次串連多個 provider，開放、可控、低延遲地運行模型。
2025 Stack Overflow 調查：AI浪潮下的開發者焦慮！
2025 Stack Overflow調查指出，開發者們正在面對一種新的疲憊：「幾乎正確」的結果成了最大的陷阱。45% 的受訪者指出，他們最頭痛的是那些「看似正確、卻藏錯誤」的AI輸出，導致除錯時間更長。
因「反思」而強大：TRM微型模型打敗巨型AI！
三星的700 萬個參數小模型 TRM 研究，挑戰了大型語言模型的推理霸權，也讓人重新思考人工智慧的發展方向：也許智慧並非來自堆疊，而是來自結構的設計、推理的循環，以及反思的能力。
PyTorch Lightning：讓深度學習更高效、更乾淨的框架
PyTorch Lightning 的出現，代表著深度學習工程實踐的一次質變。它並未重新發明 PyTorch，而是讓 PyTorch 更乾淨、更高效、更具生產力。
