AI模型
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生成式 AI 雖然能畫圖、寫文章，但當企業面對數百萬筆客戶資料與營收預測時，真正派上用場的往往是傳統機器學習模型。在這篇《白話實驗室》中，我們回到 Brainstorm 行銷公司的財務審核室，看看決策樹、SVM 與 XGBoost 如何在真實商業場景中進行預測與分析。
AMD 發表對抗 NVIDIA DGX Spark 的秘密武器：Ryzen AI Halo 迷你主機。對於苦於 AI 硬體選項稀少、或希望擺脫雲端算力依賴的開發者與專業人士來說，Ryzen AI Halo 的出現無疑是個令人振奮的消息。它象徵著一個更開放、更具競爭力的 AI 硬體生態系正在成形。
Google 在 2025 年 12 月推出了最新的 Gemini 3 Flash AI 模型，這是一款革命性的人工智慧工具，專為追求速度與智能兼備的使用者設計。與傳統 AI 模型不同，Gemini 3 Flash 打破了「快速但淺層」與「聰慧但緩慢」的二元對立，讓用戶能在瞬間獲得高品質推理與回應。
如何評估AI訓練所需算力？最終輸出的「使用目的」，決定輸入的「資料類型」，過程中需要搭建哪些「AI模型結構」，決定了算力FLOPs。
幾種常見的AI應用類型：
1. 文字AI應用；
2. 圖像AI應用；
3. 音訊／語音AI應用；
4. 影像AI應用；
5. 複雜格式AI應用；
6. 總結：隨著AI應用蓬勃發展，多模態終將成為日常風景。
OpenAI 發布全新開源模型 GPT-OSS-Safeguard，專為安全分類與政策審查設計。開發者可自訂政策並即時應用於內容審查，支援 20B 與 120B 參數版本。模型在多政策分類表現優異，提升 AI 安全性與透明度，適用於內容審核、平台治理與風險監控領域。
基本公式：GPU算力＝理論峰值×實際效能×加速比。
GPU該如何提升算力實際利用率，從硬體規格就開始。
根據使用情境與AI應用，推估出所需算力，才能知道有哪些等級的GPU可滿足AI用途，最終根據終端AI運用情境、所需算力與GPU型號決定硬體配置。
微軟AI Foundry是一個整合多家大廠AI模型的雲端平台，透過統一API方便企業使用多種模型，並提供企業級安全管理及生命週期控管，適合複雜應用。而直接向大廠申請API則專注於單一模型，具備快速入門和最新功能優勢，適合簡單需求。本文將詳細比較兩者的差別，幫助選擇最佳使用方式。
OpenAI 最新推出的 Sora 2 影像生成模型，讓文字秒變逼真短片，支援語音、光影與動態模擬。本文深入剖析 Sora 2 的功能亮點、操作教學、提示詞撰寫技巧，並探討其對影片創作流程的影響與未來趨勢。
PopPop AI 是一個整合文字轉語音、AI 翻唱、聲音克隆、音效生成等功能的 AI 平臺，使用者可透過網頁快速完成各種聲音處理與創作，降低聲音製作門檻，適合內容創作者及對 AI 聲音技術有興趣的人。
