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IEEE 推出大型語言模型線上課程，助工程師掌握 AI 核心技術
IEEE 透過其學習網絡推出「大型語言模型揭秘」線上培訓課程，旨在幫助技術專業人士掌握 LLM 的核心原理與應用。該課程涵蓋從 Transformer 架構到模型部署等關鍵技術，以應對 LLM 在工程實踐中日益增長的需求。隨著 LLM 技術市場的快速擴張，具備實施和保護這些模型的能力已成為技術人員的核心要求。
TechCrunch AI教學·擺脫 Google 文件中的 AI 提示：關閉 Gemini 功能教學
這篇文章提供兩種方法，教你如何在 Google 文件中關閉惱人的 AI 提示功能。作者因 Google 文件中不斷出現的 Gemini 建議而感到困擾，因此分享了如何移除這些干擾的步驟。你可以選擇關閉底部的 Gemini 提示，或透過 Gmail 設定全面停用 Google Workspace 的智慧功能。
Hugging Face Blog教學·Strands Agents 整合 LeRobot：實現機器人從資料集到硬體的無縫部署
Strands Robots 是一個開源 SDK，整合 LeRobot 框架，旨在簡化機器人開發流程。它讓開發者能透過單一代理（agent）迴圈，從 Hugging Face Hub 上的資料集，實現機器人示範錄製、策略訓練與模擬測試，最終部署到實體硬體。該整合特別強調模擬與實體硬體之間資料格式的一致性，以及代理程式在多個機器人之間的協調能力。
Hugging Face Blog教學·PyTorch 效能剖析 (二)：從 nn.Linear 到融合式 MLP
本系列文章第二部分深入探討 PyTorch 的效能剖析，從手動的矩陣乘法與加法，進階到深度學習模型中常見的 nn.Linear 層。文章解釋了 nn.Linear 如何將偏置加法融合到矩陣乘法核心中，並分析了 torch.compile 在單一 nn.Linear 層上的優化限制。最後，透過剖析多層感知器 (MLP) 的範例，展示了多個 nn.Linear 層堆疊時的效能行為與核心調度。
Hugging Face Blog教學·提升 ML 專案 CI 效率：將 GitHub Actions 遷移至 Hugging Face Jobs
本文介紹如何將 GitHub CI 遷移至 Hugging Face Jobs，以解決 GitHub Actions 在速度、通用硬體及 GPU 存取上的限制。透過此方案，專案能利用 Hugging Face 的無伺服器基礎設施，選擇特定硬體（如 GPU）執行 CI 任務，顯著提升機器學習專案的測試效率並降低成本。
Hugging Face Blog教學·PyTorch 效能分析 (一)：torch.profiler 初探
這篇文章是 PyTorch 效能分析系列的第一部分，旨在降低初學者使用 torch.profiler 的門檻。它從最簡單的矩陣乘法和偏置加法操作入手，逐步教導讀者如何設定、解讀分析器表格與追蹤圖，並理解 CPU 與 GPU 之間的事件鏈，以找出程式碼的效能瓶頸。
Hugging Face Blog教學·Reachy Mini 實現完全本地化語音互動
Hugging Face 宣布 Reachy Mini 機器人現在支援完全本地化的語音互動功能，無需雲端伺服器或 API 金鑰。這項更新透過串聯式 VAD、STT、LLM 和 TTS 管線實現，大幅提升了隱私性、降低了成本，並賦予使用者對整個語音處理流程的完全控制權。文章詳細說明了如何本地部署 LLM 和語音轉語音系統，並將其連接到 Reachy Mini。
Hugging Face Blog教學·MedQA：AMD ROCm 驅動臨床 AI 微調，告別 CUDA 束縛
本專案介紹 MedQA，一個在 AMD MI300X 硬體上，利用 ROCm 平台對 Qwen3-1.7B 模型進行 LoRA 微調的臨床問答模型。它證明 HuggingFace 生態系統能與 ROCm 無縫整合，成功開發出無需 CUDA 即可運行的醫療 AI。透過僅約 5 分鐘的訓練，MedQA 模型展現了在醫療多選題中提供正確答案及臨床解釋的能力。
Eugene Yan教學·駕馭AI：提升工作效率與累積成果的策略
本文探討如何有效利用AI提升工作效率並累積成果，強調建立良好的工作流程與系統優化。作者分享了五大核心原則：提供清晰的上下文、將個人偏好編碼為配置、簡化驗證流程、逐步委派任務，並建立回饋循環以實現持續改進。這些策略有助於將AI視為新協作者，透過系統化的方法不斷提升人機協作的效益。
Hugging Face Blog教學·運用 OpenAI 隱私篩選器，打造可擴展的網路應用程式
開發可擴展的網路應用程式時，資料隱私保護至關重要。OpenAI 提供的隱私篩選器能協助開發者管理與保護敏感資訊，確保應用程式在擴展的同時，仍符合安全與合規標準。本指南將說明如何有效整合此篩選器，以建立穩健且注重隱私的應用程式。
Chip Huyen教學·打造生成式AI平台
本文深入探討企業部署生成式AI應用時，常見的平台架構與核心元件。文章從基礎模型API出發，逐步介紹如何整合上下文增強（如RAG）、防護機制、模型路由與快取等關鍵功能，旨在提供建構高效能生成式AI平台的全面指南。
- Jay Alammar教學·
Stable Diffusion 原理剖析：圖解擴散模型運作機制
本文深入淺出地解釋了 Stable Diffusion 圖像生成模型的運作原理，揭示其如何將文字描述轉化為視覺內容。文章詳細介紹了 Stable Diffusion 的核心元件，包括文字編碼器、圖像資訊建立器（UNet + 排程器）和圖像解碼器，並闡述了其在潛在空間中進行擴散過程以提升效率的關鍵技術。
- Jay Alammar教學·
Cohere 大型語言模型應用實務
Jay Alammar 加入 Cohere 後，致力於協助企業與開發者將大型語言模型應用於實際問題。他分享了一系列與同事合作撰寫的文章，內容涵蓋大型語言模型入門、提示詞工程、文本摘要、語義搜尋及模型微調等主題。這些資源旨在引導開發者有效利用 Cohere 的 API 解決真實世界的挑戰。
