AI'開源'大騙局：珍貴理想如何被劫持
許多AI公司濫用'開源'標籤，隱藏關鍵數據與計算資源，損害科學誠信與創新。研究界需認清此偽裝，倡導真正透明、可重現的AI系統，維護我們長期依賴的原則。
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駕馭AI變局：監管、競爭與主導權之爭
探索人工智能的動態格局，聚焦美國監管、晶片管制、科技巨頭（如Nvidia、OpenAI）的策略、市場對泡沫與就業的憂慮，以及日益增長的地緣政治影響。這場主導權競賽正塑造AI的未來。
馴服矽腦：探索裝置上 AI 於新聞任務之應用
深入探討在個人電腦上本地運行大型語言模型 (LLMs) 以輔助新聞寫作的可行性。評估 Google Gemma、Meta Llama 等模型，分析硬體需求 (Apple Silicon UMA)、模型大小、量化與提示工程的影響，並揭示其在理解相關性方面的局限性及工作量轉移的'AI 悖論'。
人工智能平台的演進格局
探索人工智能平台的快速發展，分析 ChatGPT、Canva 等巨頭的用戶參與度，關注 DeepSeek、Ernie 等新興力量。討論多模態、代理式 AI 等技術趨勢、投資熱潮、就業影響，以及 AI 在自然語言處理、設計、翻譯等領域的應用。
開放性的侵蝕：為何'開源'AI常名不副實及其風險
探討'開源'AI名不副實的趨勢，許多AI模型雖標榜開源，卻未完全公開關鍵組件如訓練數據與過程，侵蝕了開放原始碼的核心精神，對科學研究的透明度與可複製性構成威脅。
全球對話式AI限制：解析複雜的監管迷宮
精密的對話式AI如ChatGPT面臨全球限制，源於對隱私、假訊息、國家安全及政治控制的擔憂。各國動機各異，形塑AI治理格局，影響發展與普及。
AI引擎點燃半導體財富：聚焦TSM、AMD與MPWR
人工智慧(AI)與資料中心需求正重塑半導體產業，為TSM、AMD、MPWR等關鍵企業帶來空前機遇。本文探討AI驅動的技術需求，以及這些公司如何憑藉其獨特優勢，在這波浪潮中創造價值，成為AI革命的核心推動者。
中國AI路徑：重實用整合，非純算力競賽
本文探討中國AI發展策略，強調其重心從追求最強大型語言模型，轉向注重實際應用整合，尤其在智慧城市與自動駕駛領域。透過神經符號整合與生態系優勢，中國尋求建立更可靠、能實際改變社會的AI應用。
為單色注入生命：探索深度學習圖像著色
舊照片的深褐色調與灰階捕捉了凝結的瞬間，卻缺乏原始的生動感。圖像著色旨在為這些記憶注入色彩，將黑白肖像變為全彩窗口。此過程長期吸引藝術家與歷史學家。如今，在深度學習推動下，自動著色正達到前所未有的成果。
美國是否在AI競賽中落後？
美國主要AI公司對中國AI模型的崛起表示擔憂，包括DeepSeek R1和百度的Ernie系列。 他們強調了安全風險、基礎設施需求和監管挑戰，並呼籲政府採取行動以維持美國的競爭力。