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最近DeepSeek可說是AI界的超級新星，它不只在多項測試中展現出媲美ChatGPT的實力，更重要的是，它選 […]
生成式AI的快速發展引發了對高效及可擴展AI資料中心的大量需求，同時也伴隨著一系列挑戰。AI-Stack不僅能幫助AI資料中心克服運營與管理挑戰，更能通過集中化管理與高效資源配置，讓資料中心在運行效率、成本管理及穩定性上全面提升，為企業的AI應用提供強有力的支持。
▍557萬美元創造的奇蹟：R1如何改寫AI遊戲規則？ 2025年1月20日，中國AI新創DeepSeek投下震 […]
在人工智慧領域中，長期以來最大的挑戰之一就是如何有效管理和處理長序列資訊。今天要為各位介紹由Google Re […]
2025年，AI將如何改變你我的世界？從超級大腦到口袋人工智慧，一窺即將引爆的科技革命！ 等等，你的AI助理好 […]
AI-Stack智慧製造解決方案專為製造業數位轉型設計，解決延遲、資料安全、整合靈活性等核心挑戰。通過結合邊緣運算與數位孿生技術，該方案實現快速模型訓練、即時推論及數據處理，提升生產效率並降低成本。 *加速模型部署與應用落地，縮短AI開發週期。 *邊緣設備即時優化生產參數，降低次品率。 *節省基礎設施成本，助力企業實現永續發展。 提升數據安全性與系統可靠性。 AI-Stack模組化架構支持多雲環境運行，適應多場景需求，助力製造業達成智慧化升級與高效運營目標。
大家好！小編又來了！這次很榮幸能夠親臨CES 2025現場，要跟大家分享NVIDIA的重磅消息。老黃（Jens […]
各位朋友大家安安！最近AI界最夯的大咖Sam Altman（對，就是OpenAI的那位超級大老闆）在X上開放徵 […]
隨著金融AI科技的快速發展，金融業面臨數據處理複雜性、通用語言模型（LLM）知識局限性、快速變化的市場需求以及基礎設施挑戰等多重困難。在數據處理層面，財務報表、即時數據分析、風險評估和動態市場資訊的多樣性和複雜性對技術解決方案提出了更高要求。通用LLM在處理金融專有術語和高精度任務（如風險管理和市場預測）方面存在不足，而金融市場的快速變化又使得模型需要頻繁更新以保持準確性。此外，從邊緣設備到數據中心的計算需求也對基礎設施提出挑戰，涉及負載均衡和大規模並行計算等問題。