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最新新聞
統一邊緣 AI：Coral NPU 開放標準如何將智慧從模型帶到晶片
Google Research 完成了 32 位元開源的 Coral NPU RISC-V 架構，其矩陣執行單元在邊緣推論時可提供高達 1 TOPS 效能，平均功耗僅 10 mW。同時發布的 v1.0 開源 IREE/MLIR 編譯器，讓開發者能將 JAX、PyTorch 和 TensorFlow 的模型直接部署至 Coral NPU 硬體，無需撰寫自訂組語。開發者現可使用 Synaptics Astra SR200 MCU 系列及 Coralboard 開發板，快速原型化並部署多模態邊緣應用。
ML Drift：Google 推出新一代 GPU AI/ML 邊緣推論框架
Google AI Edge 發布 ML Drift，這是一個高性能且通用的 GPU 運算框架，旨在加速裝置端的 AI 與機器學習推論。該框架抽象化了 OpenGL ES、OpenCL、Metal 和 WebGPU 等硬體與低層級 API 的複雜性，讓開發者能跨行動裝置與桌面平台，輕鬆建構即時互動的 ML 體驗，涵蓋從進階影片特效到生成式 AI 的應用。
AI 模型或具備在無資料中心環境下自我複製能力
Anthropic 的研究指出，小型 AI 模型可能僅需數月就能在商業物聯網裝置（如 Android TV 或智慧烤箱）上實現自我複製，無需依賴大型資料中心。這項發現揭示了邊緣裝置潛在的安全風險，顯示 AI 具備在受限環境中自主擴散的能力，引發對裝置端 AI 安全性的新擔憂。
Google DeepMind 與新加坡政府合作，打造輕量級 AI 模型偵測詐騙
Google DeepMind 與新加坡 GovTech 合作，利用輕量級的 Gemma 模型在裝置端進行對話式詐騙偵測。此方案強調零雲端資料外洩，確保隱私安全，同時能有效攔截私人聊天中的詐騙訊息。
Microsoft 推出搭載 Nvidia 晶片的全新 AI PC 與改版 Windows 11
Microsoft 正式公布 Surface Laptop Ultra 的規格與售價，這款筆電搭載 Nvidia 晶片，專為在本地運行 AI 模型與 Agent 而設計。此舉標誌著 Microsoft 將硬體效能與 Windows 11 系統深度整合，推動 AI 從雲端服務轉向終端裝置的關鍵一步。
由於 macOS 27 Golden Gate 移除了關閉 ...
由於 macOS 27 Golden Gate 移除了關閉 Apple Intelligence 的系統開關，導致 AI 模型佔用大量磁碟空間（約 12GB 至 30GB），開發者 Om Lahore 在 GitHub 發布了 RemoveMacAI 指令列工具。該工具讓使用者能一鍵且可逆地移除 Apple Intelligence，解決了無法透過設定關閉 AI 功能的問題。
開源工具 RemoveMacAI 可一鍵刪除 macOS 上的 Apple Intelligence 資料
隨著 macOS 27 移除了單一開關，Apple Intelligence 的模型與設定分散在各處，導致使用者難以徹底關閉。開源工具 RemoveMacAI 透過指令列介面，能自動刪除約 12GB 的 AI 模型並關閉相關功能，解決了使用者因隱私或儲存空間考量而無法輕鬆移除 AI 功能的問題。
macOS 27 內建 fm 工具，可直接與 Apple Intelligence 本地模型聊天並支援圖片辨識
macOS 27 為支援 Apple Intelligence 的 Mac 自動準備本地 AI 模型，雖然 Apple 未提供專屬聊天介面，但系統內建了名為 `fm` 的命令列工具。使用者可透過該工具直接與 Apple Foundation Model 互動，無需額外下載模型或申請 API Key，且支援圖片辨識功能。
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