ML.ENERGY能效排行榜：讓你看見LLM回應背後的電表數字！
密西根大學研究團隊推出的 ML.ENERGY Leaderboard 能效觀測排行榜，透過名為 Zeus 的開源測量工具，能精準追蹤 CPU、GPU 在 LLM 推論過程中的能耗，並以公開數據的形式排名，讓外界第一次能清楚看見「AI 回應背後的電表數字」。
Helix Model：讓人形機器人真的懂你！
Helix 的誕生，標誌著人形機器人真正邁向家庭應用的關鍵一步。它不僅能快速而精確地控制整個上半身，還能理解語言、泛化到從未見過的物品，甚至在多機器人場景中協作。
當AI遇上自動化：MCP與Workflow工具的新交會點
Node-RED 與 n8n 代表了靜態、自動化的世界；MCP + AI 代表了動態、智能化的未來。兩者的結合，則是一個能夠聽懂需求、即時組裝工具的「智慧協作體系」。
【Arm的AI世界】在裸機環境運作KleidiAI MatMul核心
本文將介紹如何在裸機環境中運作KleidiAI微核心，並針對不同編譯器在不同最佳化等級下的表現進行基礎的基準測試。
小模型力量大：Gemma 3 270M為專業領域而生
過去對生成式 AI 的討論幾乎被「大模型」壟斷。人們談的是百億、千億參數的能力極限，卻往往忽略了「落地應用」的真正需求。Gemma 3 270M 的推出，正好提醒我們：AI 的未來不僅僅在於更大，而在於更適合。