凌華科技Edge AI平台支援NVIDIA JetPack 6.1

凌華科技宣布NVIDIA JetPack 6.1現已在所有凌華科技NVIDIA Jetson Orin平台上推出。JetPack 6.1搭載更新的AI軟體和系統服務，能加速凌華科技Edge AI平台的配置與部署。其模組化、API驅動的服務為客戶和開發人員提供無縫、靈活且可擴充的解決方案，有效加速邊緣AI視覺分析並更高效地開發生成式AI應用程式。...
2024 年 12 月 23 日

從零信任到可信賴AI　掌握物聯網數位經濟新商機

在數位經濟浪潮中，台灣的產業必須在安全與成長之間找到平衡，以贏得國際市場的信任與競爭力。數位發展部不僅持續推動台灣數位經濟的成長，更以資安為核心，確保數位轉型的安全性，致力打造可信賴的產業形象。 數位產業署新興跨域組簡任技正杜欣怡指出，資安政策從蔡英文政府時期的「資安即國安」，接續演進到現任總統賴清德提出的「五大信賴產業」，凸顯國家對資安議題的高度重視。在此政策下，數位產業署積極致力提升台灣產業的資安能力，全面保護個人資料與企業的機敏資料安全。...
2024 年 12 月 20 日

安全晶片把關物聯網硬體資安

資安雖是產業長期專注的議題，但隨著攻擊技術的進展，卻持續面臨層出不窮的挑戰。近年生成式AI的發展，讓駭客得以用極為擬真的方式，竊取使用者資料。英飛凌(Infineon)安全互聯系統事業部行銷經理鄭力仁提及，2024年2月便發生香港金融業人士，在視訊會議中遭到Deepfake視訊會議詐騙的新聞事件。會議中，駭客透過AI生成該公司英國總部的財務總監及其他假冒的與會者影像，詐騙該職員約8億台幣。可見生成式AI為資安帶來更多難以防範的風險，企業需要保持警覺。...
2024 年 12 月 20 日

AI機器人時代將至　NVIDIA發表新款生成式AI開發套件

人工智慧(AI)的應用浪潮，從大型語言模型(LLM)朝向AI代理人(Agent)發展，近期也從數位世界走向機器人領域。NVIDIA機器人和邊緣運算副總裁Deepu Talla表示，下一波AI熱潮會發生在實體AI應用，也就是機器人。未來AI機器人在製造業、零售與智慧城市等場景中，都有巨大的應用潛力。不過目前AI機器人的開發，尚有多重挑戰待克服。機器人作為實體產品，產品設計除了考量成本與效能，需要確保安全性，避免造成意外傷害。因此對於開發AI機器人而言，可以滿足AI運算需求的電腦、提供精準的AI模型，以及產品模擬的工具都至關重要。...
2024 年 12 月 18 日

芝程推出生成式AI機器人結合體徵感測功能

芝程科技將生成式AI結合非接觸式人體體徵感測能力，推出次世代先進照護機器人。此項創新技術不僅能快速捕捉心律、血壓、體溫等體徵變化，更簡化傳統儀器需貼合人體測量的限制，非接觸感測技術能大幅降低接觸帶來的感染風險，同時提升效率，有效減輕照護人力負擔。其操作簡單且人性化的設計，幫助照護者輕鬆掌握健康資料，為高齡化挑戰提供實際解決方案。...
2024 年 12 月 13 日

愛立信：差異化連接提供個人化網路體驗　生成式AI流暢運作

愛立信2024年消費者研究室發現5G用戶對網路效能的滿意度高於4G用戶，35%的受訪5G用戶表示需要超越標準5G性能的更高連接性能，而且願意採用差異化連接並為之支付額外的費用。差異化連接利用網路切片和網路API開放等技術，使電信商能夠為消費者、企業和開發人員提供超越「盡力而為(best-effort)」服務的效能保證，以及針對其特定需求量身打造連接服務，為串流、電競和其他高需求應用提供更可靠的網路體驗。...
2024 年 12 月 12 日

RAG整合工作流程　GAI走入嵌入式系統

近年來，與人工智慧(AI)相關的週期性熱點，幾乎都圍繞著大語言模型(LLM)和生成式AI模型。這樣的趨勢反映出這些話題的影響力，日益增強和普及。與大語言模型和生成式AI模型相關的應用涵蓋廣泛的領域，從開放式聊天機器人到任務型助手。雖然LLM主要聚焦基於雲端和伺服器端的應用，但人們對在嵌入式系統和邊緣設備中部署生成式A模型的興趣也不斷增加。...
2024 年 12 月 10 日

多模態將創殺手級應用　LLM/SLM並肩向前

生成式人工智慧(GAI )的應用方向在2024年成型，除了ChatGPT的用戶數量快速成長，適合企業應用的客製化模型，以及用於終端裝置的小型語言模型(SLM)也嶄露頭角。參數更多的模型、多模態與AI代理人(AI...
2024 年 12 月 10 日

Synaptics總裁兼執行長Michael Hurlston：押寶Edge AI應用擴大台灣布局

在生成式AI的浪潮之下，人工智慧相關應用已經成為廠商布局重點，因此Synaptics看好台灣未來在產業鏈的關鍵地位，搶占240億美元AIoT市場快速成長商機，積極投入邊緣運算技術與產品，專注於運算能力5~10...
2024 年 12 月 04 日

數據隱私/模型偏見現風險　GAI聯邦學習助資料治理

生成式人工智慧(GAI)的快速發展是雙面刃，為產業帶來亮眼的應用進展，然而假資訊、模型偏見與資料管理等風險也隨之出現。面對AI生成的惡意內容，用生成式AI偵測與防範，可有效辨別假資料。在模型訓練方面，來自不同國家的訓練資料會造成模型偏見，因此各國開始發展主權模型，訓練符合當地需求的生成式AI。另一方面，聯邦學習技術的發展，確保訓練資料保留在擁有者手上，可望有效解決資料治理的挑戰。...
2024 年 12 月 03 日

多模態/AI Agent多點開花　生成式AI生態系漸成型

2024年可說是AI技術快速進展的同時，全球企業都在探索如何應用生成式AI，以及持續克服基礎建設挑戰，包含伺服器散熱、高速資料傳輸技術與記憶體應用的一年。生成式AI協助使用者生成文字、圖片、影像與程式碼等內容，也能學習特定企業的內部資料，應用於線上客服或者內部資料查詢。多模態模型的應用，協助AI軟體判讀文字、圖片、影像與音訊的內容，優化各行各業的工作流程。除了大型語言模型(LLM)逐漸發展出客製化模型，也有小型化的模型導入到邊緣端，升級現有的終端智慧應用。...
2024 年 12 月 03 日

開源/專用AI模型各擅勝場　生態系優勢旗鼓相當(1)

根據企業需求，開源的內部GenAI模型將提供顯著優勢，利用企業現有基礎設施驅動部署，以在邊緣、客戶端、資料中心運作模型，或作為專屬服務。利用全新的AI微調工具，深度專業知識不再是阻礙。 企業或開發人員在採用生成式AI(GenAI)之前，往往希望了解如何藉由將AI整合至業務中，取得商業價值。鑑於上述考量，衍生的一個基本問題是：什麼方法可以創造最佳投資價值？應該選擇能涵蓋一切的大型專用模型，還是能根據企業需求打造和微調的開源AI模型？AI採用策略廣泛且多樣，從使用新的大型專用模型所提供的雲端服務，如OpenAI的GPT-4o，到針對特定任務所打造的內部解決方案所採用的開源小型模型，各有優勢。...
2024 年 11 月 29 日
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