【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。
Alif宣佈Ensemble系列MCU支援ExecuTorch Runtime延伸模組
Alif Semiconductor日前宣布，開發者現可將熱門PyTorch ML框架的量化延伸模組ExecuTorch Runtime，應用於基於其Ensemble E4/E6/E8系列MCU及融合處理器所開發的AI應用中。
避免AI模型學壞？台大團隊研發「概念抹除」技術受國際矚目
為避免生成式AI帶來侵權、濫用與倫理等挑戰，在國科會補助支持下，台大電機系教授王鈺強團隊針對生成式AI模型推出「概念抹除」技術，可在不重新訓練整個生成式模型的前提下，精準切斷模型對特定高風險概念的聯想與表現能力(如血腥暴力、深偽換臉、特定藝術家或品牌風格)。