TN科技筆記(TechNotes)
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由新到舊
AI 正在以驚人的速度滲透我們的生活與工作，但它究竟是如何被使用的？又在哪些地方、被哪些人使用？這些問題不再只是學術探討，而是直接關係到未來全球經濟版圖、產業競爭力，甚至是每個人的飯碗。
Demis Hassabis在近期 All-In Summit 的一場深度專訪中，介紹了 Google AI 未來的發展藍圖，涵蓋通用人工智慧 (AGI) 的挑戰、機器人學的未來，到 AI 如何從根本上改變科學研究的宏大願景。
Google 旗下的 NotebookLM，近期的一系列更新，讓它從一個筆記工具，轉型為一個整合式的學習與研究平台。它想解決的問題非常明確：如何協助我們更深入地與資料互動，將被動的閱讀，轉化為主動的學習。
過去許多研究將幻覺歸因於模型內部機制的缺陷。近期一篇由 OpenAI 與喬治亞理工學院研究者共同發表的重要論文《Why Language Models Hallucinate》，提出了一個系統性的解釋框架。該論文嘗試論證，幻覺並非偶然的技術故障，而是當前模型訓練與評估方式下的結構性產物。
Google 在 2025 年 9 月 4 日推出一款全新的開源嵌入模型——EmbeddingGemma。這款模型不僅在同級別中表現頂尖，其輕量化的設計更使其能直接在手機、筆電等裝置上高效運行，甚至不需要網路連線。
「RAG 已死？」這句話前陣子引發一波討論風潮。RAG (Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成) 讓大型語言模型 (LLM) 能夠存取外部知識，看似解決了模型「胡說八道」和知識侷限性的問題。
NVIDIA 公布了其 2026 財年第二季的最新財報，數字再度打破了所有分析師的眼鏡，無論是營收、獲利還是對下一季的展望，都繳出了極為亮眼的成績。然而市場的反應卻相對冷靜，甚至在盤後交易出現了下跌。
前陣子在 AI 圈內一個名為「Nano Banana」的神秘模型，在 AI 模型競技場 LMArena 上匿名測試，因為出色表現引起廣泛討論。Google 在 2025 年 8 月 26 日發布，「Nano Banana」就是最新的圖像生成模型：Gemini 2.5 Flash Image。
大型語言模型（LLM）的體積越來越龐大，運算成本也隨之水漲船高。這使得許多企業和開發者在導入 AI 應用的最後一哩路上，常常因為高昂的硬體需求和維護成本而卻步。就在 2025 年 8 月，NVIDIA 推出了一款全新模型：Nemotron Nano 2。
當我們與任何大型語言模型 (LLM) 互動時，流暢、即時的文字生成速度背後其實隱藏著一道巨大的技術挑戰。模型的每一次回覆，都是一場與時間和硬體限制的賽跑。而這場賽跑的決勝關鍵，就藏在所有 AI 工程師都必須面對的核心技術：「KV Cache」。
