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。
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。
讓生成式AI應用在Intel架構系統本地端高效率運作的訣竅
各種AI模型正進駐PC，而且它們變得更聰明、快速、強大；然而，仍會有一個問題：如何在不同的硬體加速器──例如英特爾的GPU或NPU──上讓模型發揮最佳效能？
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。