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高效能長文本處理:解析 LFM2.5-Encoder 如何在 CPU 上實現快速推論
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高效能長文本處理:解析 LFM2.5-Encoder 如何在 CPU 上實現快速推論

對於許多開發者或初級工程師來說,當我們提到 NLP 模型時,直覺往往會想到像 GPT 這樣能對話的生成式模型(Decoder only)。但在實際的工業生產環境中,我們經常需要的是「理解」而非「生成」。例如:判斷這封郵件的意圖是什麼(意圖路由)、檢查合約中是否包含違規條款(政策稽...

解析 SourTrade 惡意廣告攻擊:利用 Bun Runtime 在瀏覽器端動態組裝惡意程式
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解析 SourTrade 惡意廣告攻擊:利用 Bun Runtime 在瀏覽器端動態組裝惡意程式

這是一個非常典型的現代惡意軟體遞送案例,名為 SourTrade 的攻擊行動展示了攻擊者如何將「組裝過程」從伺服器端移到使用者的瀏覽器端,藉此繞過傳統的網路安全偵測。對於工程師來說,理解這個流程能讓我們明白為什麼單純依賴檔案雜湊值(Hash)或單一 URL 封鎖已經不足以應對目前...

AI 如何重塑現代新聞業:從自動化工作流到個人化讀者體驗的實務分析
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AI 如何重塑現代新聞業:從自動化工作流到個人化讀者體驗的實務分析

AI 在新聞業的應用早已超越了簡單的「自動寫稿」。對於工程師而言,觀察新聞組織如何整合大型語言模型(LLM),可以發現這是一場關於「非結構化數據結構化」與「知識檢索增強」的實務演進。目前的趨勢是將 AI 嵌入到編輯、產品與商業三個核心維度中,將記者從重複性勞動中解放,轉而專注於高...

實體 AI 的模擬技術概覽:從數據荒到 GPU 加速物理引擎的演進
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實體 AI 的模擬技術概覽:從數據荒到 GPU 加速物理引擎的演進

對於剛接觸機器人開發或實體現 AI(Embodied AI)的工程師來說,最直觀的痛點通常是數據。與大型語言模型(LLM)可以直接從網路上抓取海量文本不同,機器人必須透過與物理世界的互動來學習。 如果我們要在現實世界中訓練一個機器人學習如何抓取杯子,一旦失敗,杯子可能會碎掉,或者...