Tag Archives: 演算法

TurboQuant 能帶來容量釋放,卻無法拯救記憶體高價地獄

作者 |發布日期 2026 年 04 月 02 日 10:30 | 分類 AI 人工智慧 , 半導體 , 記憶體

Google 近期正式發表了一項名為 TurboQuant 的全新人工智慧資料壓縮技術,承諾能夠大幅減少伺服器在執行 AI 模型推論時所需的記憶體容量。儘管許多人寄望 TurboQuant 能成為拯救記憶體價格暴漲、解決記憶體短缺的救星。但專家與市場分析指出,這項技術雖然能為更廉價的 AI 推論打好基礎,卻無望真正將記憶體從高昂的價格地獄中解救出來。儘管如此,這項底層技術對於模型開發者與推論服務提供商而言,依然具有重大的深遠影響。

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TurboQuant 衝擊 DDR5 市場價格修正,台股模組廠股價也受打擊

作者 |發布日期 2026 年 03 月 31 日 8:50 | 分類 AI 人工智慧 , 半導體 , 晶片

近期記憶體產業有劇烈波動,在 Google 發表 TurboQuant 壓縮演算法,市場預計將大幅縮減 AI 應用的記憶體使用量後,造成了美國多家零售商的 DDR5 記憶體價格大幅下降,也進一步牽動了國內模組廠包括威剛創見宇瞻十銓等廠商的未來營運情況。因此,對於一週前市價還在高檔區間的記憶體,市場關注會不會因此改變記憶體超級循環週期,進而動搖整個產業的價格。

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蓋洛普幸福報告出爐,社群媒體扼殺青少年幸福感

作者 |發布日期 2026 年 03 月 19 日 11:34 | 分類 生物科技 , 社群

蓋洛普最新《世界幸福報告》揭曉,警告青少年的幸福感急劇下降,部分原因是社群媒體過度使用。報告發現,社群媒體使用每天少於一小時與更高的幸福感有關,但每天超過五小時則會造成幸福感下降,低收入家庭的青少年比高收入家庭的青少年更是「幾乎不停的」使用網路。 繼續閱讀..

破解混動系統整合瓶頸,匯川技術發布新一代多合一域控制器

作者 |發布日期 2026 年 03 月 13 日 7:00 | 分類 技術分析 , 會員專區 , 汽車科技

2026 年 3 月匯川技術旗下聯合動力發布新一代混動多合一域控制器,克服混動系統因結構複雜而難以深度整合的產業瓶頸。該產品實現雙電控、OBC、DCDC、VCU 等七大核心零部件的深度整合,使獨立控制器數量減少 60%、線束用量縮減 40%,且體積較上一代銳減 40%;同時,引入 AI 診斷演算法與智慧波形控制技術,實現 1ms 內故障辨識,關鍵工況效率再提升 0.5%。 繼續閱讀..

一張大頭照定身價?AI 讀臉就能預測 MBA 畢業生薪資與前途

作者 |發布日期 2026 年 02 月 11 日 9:50 | 分類 AI 人工智慧 , 人力資源 , 職場

在一項最新研究中,來自華頓商學院(Wharton)、賴赫曼大學(Reichman University)、印第安納大學(Indiana University)和耶魯大學(Yale University)的學者們開發了一種演算法,利用臉部圖像來預測 MBA 畢業生的職業前景。這項研究的標題為《從臉孔中提取 AI 人格特徵:勞動市場的影響》,分析了超過 96,000 名 MBA 畢業生的 LinkedIn 臉部圖像,以提取五大人格特徵──開放性、責任心、外向性、親和性和神經質。 繼續閱讀..

自媒體 KOL 對廣告商吸引力更大,創作者產業廣告超越傳統媒體

作者 |發布日期 2026 年 01 月 06 日 7:40 | 分類 數位內容 , 數位廣告 , 網路

2025 年,注定將被視為全球媒體產業發展史上的關鍵轉折點,自第一次工業革命開始,廣告便開始出現在人們的生活中,而廣告機制也隨著科技逐步演變,直到在 2025 年,自媒體創作者所獲得的廣告收入,將與傳統的電視、報紙、廣告總和相抗衡。

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AI 改善約會軟體卻仍難找到對的人,問題可能不在演算法

作者 |發布日期 2026 年 01 月 03 日 8:30 | 分類 AI 人工智慧 , app , 科技生活

人工智慧(AI)逐步改變人們的約會方式,尤其體現在約會應用軟體。AI 技術不僅可提升配對品質與使用者互動,也有助於協助使用者找到更合適的伴侶。不過,專家指出,AI 仍無法解決使用者「意圖不一致」的根本問題,這也是限制其促進真實連結成效的核心挑戰。

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87% 企業將 AI 併入徵才環節,求職者該如何通過演算法那一關?

作者 |發布日期 2025 年 12 月 22 日 17:15 | 分類 AI 人工智慧 , 人力資源 , 職場

當人工智慧(AI)站上求職者「第一輪面試官」的位置,企業徵才流程會改變嗎?最新調查顯示,越來越多企業仰賴 AI 來篩選履歷、進行初步面試與評估候選人,使求職者在尚未見到真人之前,便已先被演算法打分。

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演算法放大的憤怒:3% 使用者製造多數毒性,卻讓美國人以為是常態

作者 |發布日期 2025 年 12 月 21 日 10:30 | 分類 數位內容 , 社群 , 網路

根據最新研究,網路上只有約 3% 的使用者在發布大部分的嚴重有毒內容,但美國人卻普遍認為近一半的使用者行為如此。這項研究由研究人員安吉拉·李(Angela Y. Lee)、埃里克·諾伊曼(Eric Neumann)及其同事進行,調查了 1,090 名美國成年人,旨在比較人們對有害網路行為的看法與實際數據。研究顯示,許多人對有毒行為的普遍性有著誇大的認知,參與者認為在 Reddit 上,發布有毒評論的使用者比率高達 43%,而實際數字僅為 3%。 繼續閱讀..