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。
WorldVLA：視覺、語言與動作的融合之路
WorldVLA 是一個自回歸動作世界模型，它將動作和圖像的理解與生成統一起來。 WorldVLA 將視覺-語言-動作 (VLA) 模型（動作模型）和世界模型整合在一個框架中。
【Podcast】Helix 解密：通才人形機器人的 VLA 革新
在這集精彩的 Podcast 節目中，我們深入探討 Figure AI 所開發的 Helix 模型，了解它如何整合視覺、語言與動作控制，用單一模型實現人形機器人的上半身高速、連續控制。節目會解析其雙系統架構的設計：慢系統負責語義推理與場景理解，快系統負責精細動作控制。