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。
加速英特爾GPU上的LLM：實用的動態量化指南
動態量化是一種強大的最佳化技術，能顯著提升Transformer模型在Intel GPU的性能，包括搭載於Lunar Lake、Arrow Lake處理器，配備XMX引擎的硬體，以及Alchemist、Battlemage等系列獨立顯卡。
【Arm的AI世界】GitHub與Arm為開發者徹底改變在Windows上的開發作業
GitHub與Arm緊密合作，致力於最佳化在Arm平台上開發的體驗，透過強化的工作流程，整合原生Arm runner、內建必要工具與函式庫的映像檔，以及GitHub Copilot Extensions，協助開發者運用AI加速開發。