2026-01-21

AI的快速發展讓Transformer模型被廣泛部署在雲端基礎建設中，儘管有效但也帶來延遲、資料隱私等相關挑戰。而隨著市場對「更貼近使用者、可在本地運作的AI」需求持續攀升，在消費性裝置上進行本地推論，正逐漸成為可擴展且更具彈性的替代方案。

2025-12-17

本文將探討如何運用輕量級代理框架SmolAgents，結合混合式檢索技術（FAISS + BM25）與本地加速的LLM，以打造高效能、可解釋性與具情境感知能力的模組化RAG系統。這裡將透過一個能夠智慧選擇使用文件檢索或網頁檢索的文件導向問答系統做說明。

2025-08-26

代理式人工智慧（Agentic AI）的進展可望為所有領域的個人和企業帶來龐大商機。然而，隨著自主性提升，AI代理可能會為了達成功能性目標而採取算計行為或違反規則，這可能導致機器以超乎人類預期的方式操縱其外部溝通與行為。

2025-06-23

結合機密運算與AI的機密AI（Confidential AI）開始獲得關注，雲端和軟體供應商開始推出運用機密運算技術的解決方案，以保護內含敏感商業文件與資料的提示詞（Prompt）、關鍵模型，以及檢索增強生成（RAG）流水線。

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。