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AI（Artificial Intelligence） | 人工智慧

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這篇文章想跟大家深入探討一下知名的翻譯工具 DeepL 和目前市面上主流的大型語言模型（LLMs），像是大家熟知的 GPT、Gemini、Llama、Claude 等，它們在技術和應用上有哪些異同之處。

首先要明白，DeepL 主攻「機器翻譯」，而 LLMs 則是更「通用」的人工智慧，目標和設計從根本上就不同。讓我們來看看它們的主要區別：

1. 主要目標與設計哲學

• DeepL:

• 目標：追求最頂級、最自然的機器翻譯效果。

• 設計：高度專注翻譯任務，架構和數據都為此服務。重點在理解語境、處理細節和慣用語。

【技術分享】RolmOCR：基於 Qwen2.5-VL 的高效開源 OCR 新選擇！

RolmOCR 是由 Reducto 開發的一款開源光學字符識別（OCR）模型，基於 Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct 模型進行微調，專為高效處理多樣化文檔而設計。本報告提供其技術細節，包括模型架構、訓練數據、性能評估、應用場景與局限性，並與其他主流 OCR 解決方案進行比較，供技術人員與研究者參考。

如果你正在尋找 Tesseract 以外的開源 OCR 方案，或是對大型視覺語言模型在 OCR 上的應用感興趣，這份介紹或許能提供一些參考。

核心重點：RolmOCR 是什麼？

• 開發者：Reducto

• 基礎模型：Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct (阿里巴巴雲 Qwen 團隊)

摘要

Metal Performance Shaders（MPS）是蘋果公司開發的高效能框架，旨在利用MacOS與iOS設備的GPU加速計算任務。本報告探討MPS在機器學習中的應用，與MLX框架的協同作用，以及對開源大型語言模型（LLM）使用LoRA微調訓練的影響，並對照NVIDIA生態系（如CUDA）以凸顯差異。新增PyTorch的技術說明，闡述其與MPS的整合機制。透過具體範例，展示MPS如何在消費級Mac設備上實現高效訓練與推理，降低硬體門檻並促進開源生態發展。

一、Metal Performance Shaders（MPS）概述

1.1 MPS的定義與功能

MPS是蘋果Metal框架的一部分，提供預先優化的函數庫，讓開發者能直接存取GPU的並行計算能力，無需撰寫底層著色器程式碼。它針對蘋果硬體（如A系列與M系列晶片）進行深度調優，確保高效能與低功耗。主要模組包括：

引言

本報告評估利用多台 Mac Studio M3 Ultra（512GB）組成 EXO 叢集，進行大型語言模型（LLM）落地部署與微調，特別針對博物館等需要低成本落地部署並進行 LoRA 微調訓練的中小型企業。報告基於 2025 年 3 月 24 日的公開資料與技術趨勢，分析單機與叢集的性能差異，強調多機叢集的必要性，並根據實測資料探討 Thunderbolt 5 P2P 傳輸與 Thunderbolt Bridge 的性能。

技術背景

EXO 運作原理

日期：2025年3月24日

摘要

本報告旨在全面闡述美國《貿易協定法》（Trade Agreements Act, TAA）的規範要求，涵蓋其定義、目的、合規標準及適用範圍。TAA是一項規範美國政府採購產品原產地的聯邦法律，確保產品來自美國或指定的合規國家/地區。本報告詳細分析TAA的運作機制、合規國家清單，並針對相關地區及具體案例的合規性提供評估，旨在協助理解並應用此規範。

一、TAA規範概述

1.1 TAA的定義與目的

日期：2025 年 3 月 24 日

摘要：本文比較了 AMD GAIA（混合模式與通用模式）與 Mac Studio M3 Ultra（512GB 統一記憶體 + MLX 框架）在落地部署大型語言模型（LLM）的性能，聚焦推理速度、模型規模支援及應用場景。基準測試顯示，Mac Studio M3 Ultra 運行 671B 4-bit DeepSeek R1 模型的速度為 17-18 tokens/s，而 GAIA 受記憶體限制，混合模式上限為 13B，通用模式上限為 70B。研究表明，GAIA 在中小型模型上具靈活性，Mac Studio 則適合專業級超大模型應用。

1. 引言

隨著生成式人工智慧（AI）的發展，落地部署大型語言模型（LLM）的需求日益增長。AMD 於 2025 年 3 月推出的 GAIA 開源項目與 Apple 的 Mac Studio M3 Ultra 分別代表了不同的解決方案。本文全面比較兩者的硬體規格、軟體生態、推理速度及應用場景，並針對 671B 4-bit DeepSeek R1 模型的推理速度引用實際測量數據，確保所有資訊均有可靠來源。

1. 引言

GibberLink 是一個開源專案，由 Boris Starkov 和 Anton Pidkuiko 開發，於 2025 年 2 月在 ElevenLabs 全球黑客馬拉松中獲得最高獎項。其核心目標是提升 AI 代理之間的通訊效率，通過從人類語言切換到基於音波的資料傳輸協議，實現快速、準確的機器間互動。GibberLink 依賴 ggwave 技術，利用音波傳輸結構化資料，據稱效率提升達 80%。本報告詳細介紹 GibberLink 的運作機制、ggwave 的技術細節及其頻譜特性。

2. GibberLink 技術概述

2.1 背景

傳統 AI 通訊依賴語音合成和自然語言處理，適用於人類互動，但在 AI-AI 場景中效率低下。GibberLink 通過 ggwave 技術，讓 AI 代理在確認彼此身份後切換到音波傳輸模式，減少運算消耗並加速資料交換。

2.2 工作原理