RTX Spark技術導讀：個人Agentic AI開發的系統架構突破
在人工智慧從「生成式對話」加速邁向「自主代理」的關鍵轉折點上，軟硬體協同設計的瓶頸日益顯現。NVIDIA與Microsoft聯合推出的RTX Spark平台，正是為了打破此一雙重困境而生的劃時代產物。
【地端 AI 開發策略】解析NVIDIA RTX Spark 結合 Windows MXC 的開發架構
本文將深入剖析 RTX Spark 的軟體堆疊、開發流程體驗、預裝環境配置，以及 MXC 如何為地端 AI Agent 打造兼具極致效能與企業級安全的開發與運行平台。
從高通併購PickNik看科技巨頭的Physical AI技術佈局
無論是高通買下 PickNik 以掌握機器人「小腦」，還是 AMD 併購 World Labs 以奪取空間「大腦」，都顯示出晶片大廠的戰略重心已經全盤轉向「搶占 Physical AI 底層架構的標準制定權」。
超越VLA、重塑機器人操控 NVIDIA詳細解析WAM
本文探討後訓練如何將 WAM 轉變為專用機器人策略、WAM 與 VLA 的差異，以及開放式 NVIDIA Cosmos 3 世界模型為何能成為建構 WAM 的堅實基礎。
創客AI特技：免CPU與OS跑神經網路、老伺服器跑LLM、Claude傳呼機
Paracha用MNIST的資料集（或稱數據集）以及PyTorch來訓練模型，模型可以識別28 x 28解析度的圖片，並有32層隱藏層，能識別0～9的阿拉伯數字筆跡，訓練出的模型具有25,888個權重參數。
創客AI特技：10美元MCU跑LLM、用Tiny LLM跑虛擬水族箱
YouTube上Dsn Industries嘗試將1.35億個參數量的LLM跑在只有10美元的MCU上，更具體而言是一片具有ESP32-S3晶片的開發板。
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