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2025-04-08
類CLIP的視覺-語言模型在視訊檢索、影像生成等各種任務中變得越來越重要,為了深入了解類CLIP基礎模型的複雜運作,英特爾實驗室推出CLIP-InterpreT工具,協助使用者以結構化且容易理解的方式探索這些模型的內部機制。
2025-03-12
企業日漸加深仰賴AI和ML系統做出關鍵決策,為確保這些系統在創建資料集到ML模型部署的過程中維持安全和可信任,英特爾提出一個結合詮釋資料、以硬體為基礎的防護機制和透明日誌的多層框架,可在模型生命週期內追蹤及加強ML模型的安全性。
2024-11-28
本文將透過實際案例,探討英特爾客戶評估基於LLM的聊天引擎,並將之部署於客戶服務產品的過程,此案例是於2024年2月至4月間,在美國奧勒岡州由英特爾管理的VMware實驗室中進行測試。
2024-10-29
本文將講解在生產環境中部署基於大型語言模型(LLM)時可能面臨的典型挑戰,該如何克服這些挑戰,並且說明激發微調(Fine Tuning)大型語言模型的潛在效能,以及微調過程中所存在的一些挑戰。
2024-04-22
過去十年來,AI模型的複雜程度及運算能力快速成長,自2023年起,AI的發展重點也轉向效率及生成式AI的廣泛應用,因此靈巧模型(Nimble AI)應運而生。本篇文章將介紹Nimble AI一詞,並說明Nimble AI為什麼會成為大規模部署生成式AI的主要方法。
2024-02-06
建立、訓練或推論密集型AI模型,需要昂貴的資源、時間和專業知識。然而,若能善用雲端平台,開發人員可隨處存取其專案計畫,將架設時間降至最低並最佳化工作流程。本文章將探討如何使用Intel Developer Cloud,釋放其潛力以啟動開發專案。
實現敏捷創新的多雲策略
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善用無伺服器架構優勢 簡單可擴展按使用付費
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基於LLM自主軟體服務 AI角色從助理走向代理人
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LINE CONVERGE 2019 宣示持續耕耘台灣市場擴大社會參與
第231期
2025年4月
GAI在智慧製造的應用機會與趨勢 — 工業技術研究院業務發展處副處長吳志平
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SASE 原生企業瀏覽器,全方位保護跨裝置資訊安全 — Palo Alto Networks
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