依意思最接近的 5 筆
Meta 開源了讓使用者自己動手製作 Muse 硬體裝置的程式碼，這些裝置執行 Meta 新的 AI 智慧體 Muse。官方稱可用現成的 ESP32 開發板，或用 Raspberry Pi 搭配其 SDK，再連線螢幕、按鈕、感測器、執行器等外設。Meta 舉例的玩法包括：用彩色電子墨水屏顯示提醒、把 Muse 裝進 HDMI 棒投到大屏、或裝在小觸屏上做出類似 DIY Muse Charm 的裝置。
先進 AI 可能對突破性想法背後的日常工作影響最大。文章探討執行環節為何可能塑造下一輪經濟與進步速度。
一批極窄用途的推理執行時正在出現，包括 Strata、ninfer、DwarfStar、Splash、llamAmpere、gufo 等。它們刻意放棄 llama.cpp 和 vLLM 擅長的通用性，只針對少數模型、有時甚至只針對一個硬體家族（如 Strix Halo）做最佳化。作者認為未來通用執行時負責相容性、一次性專精執行時負責最大效能將成為常態，這也有助於智慧的民主化與去中心化，並壓榨現有硬體的更多產出。
Capcom 在 RE: 2026 開放會議上表示，正為“與 AI 共同製作遊戲的未來”做準備，計劃把 AI 技術整合進開發工作流。程式設計師 Satoshi Ishida 在演講中稱，製作《生化危機》這一量級的遊戲時，連簡單任務都極其耗時，AI 是應對方案。但 Capcom 此前曾表示不會使用 AI。
NVIDIA 提出衡量 AI 工廠投資回報的三個變數：產能（每兆瓦吞吐與每 token 成本）、使用壽命和需求。它援引 SemiAnalysis AgentX 資料稱，Vera Rubin NVL72 每兆瓦吞吐量比 GB300 NVL72 高 30 倍以上，在 DeepSeek V4 Pro 上每百萬 token 成本最多低 45 倍；每兆瓦 AI 工廠造價約 6000 萬美元。