【Arm的AI世界】運用黃隊演練與LLM助理打造「負責任」的AI產品
生成式AI的功能極為強大且用途廣泛，AI產品嵌入經濟活動的情況越來越為普遍，並且是企業成功不可或缺的一環；此一科技的使用範疇、規模與影響需要我們細心地規劃部署，才能從中獲益且不至於擴大危害。
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。
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。
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。
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。
YOLO-Pro：Edge AI極輕量物件偵測技術
過去十年，YOLO 為電腦視覺打開了速度的新紀元；而 YOLO-Pro，則讓這雙眼睛走出了伺服器，走向街角、工廠與每一台感測裝置。當一個 682K 參數的模型能在微控制器上理解世界，YOLO-Pro將成為推動「AI 無所不在」的重要引擎。