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。
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。