Palantir HyperAuto：重新定義企業資料整合的遊戲規則
HyperAuto 不是什麼神奇的新概念（其實很神奇），就是把傳統ETL該做但做不好的事情做到位。傳統ETL花幾個月才能整合的系統，HyperAuto幾天就搞定，而且還能把資料寫回原始系統，讓你的資料真正活起來。最重要的是，工程師不用再寫一堆重複的程式碼，可以專心做更有價值的事。現在企業競爭這麼激烈，誰能更快把資料變成決策，誰就贏了。如果你還在用傳統ETL慢慢磨，真的該考慮升級了。
Palantir Foundry 的「Ontology」模組（微）深度研究
Palantir Foundry 的「Ontology」模組，就像一張全公司共同的互動白板，把人、機台、訂單等關鍵資訊全都串在一起，不只查資料，還能直接操作和同步更新。它結合主資料管理、知識圖譜、數位孿生，把過去分散在 ERP、MES、CRM 等系統裡的資訊一次整合，讓企業能用統一語言快速查詢、決策和追蹤。
Palantir 主力產品與製造業應用（微）深度分析
「Palantir Foundry／Gotham／Apollo 讓傳統工廠擁有全局感知與智慧行動的超能力──資料整合只要幾天，決策結果立即反饋至現場，自動學習、持續優化，最終在供應鏈、產線、品質與維護全面開花，成為製造業數位轉型的最強推手。」
Google AI Edge （微）深度研究報告
Google AI Edge 是 Google 面向邊緣運算領域推出的 AI 解決方案集合，包含專用的 Edge TPU 硬體以及軟體開發工具鏈。它的架構透過將訓練於雲端的模型部署到端裝置，讓裝置本地即可執行高效的機器學習推論。核心硬體 Edge TPU 以4TOPS@2W的強勁表現提供了小體積低功耗的算力。整體平台涵蓋 Coral 系列開發板和加速器等硬體，以及 TensorFlow Lite (LiteRT)、MediaPipe、AI Edge SDK 等軟體，支援開發者將電腦視覺、語音、甚至大型語言模型等 AI 能力嵌入行動或物聯網裝置中。
AI 產業的資料危機與人工合成資料（Synthetic data）的未來
AI 公司宣稱快要用完訓練資料了，解決方案是什麼？合成資料——由 AI 自己產生的資料。但這真的安全嗎？從自駕車到金融詐騙偵測，我們深入分析合成資料的機會與風險，並完整解析這個趨勢對 LLMOPs SaaS 廠商的戰略影響。包含完整 SWOT 分析，探討台灣科技產業如何在這波 AI 資料革命中找到新的競爭優勢。模型崩潰、錯誤放大、監管挑戰——了解合成資料背後你必須知道的關鍵風險與商機。
關於《The Era of Experience》這篇論文
《The Era of Experience》探討了AI學習的未來，從「人類數據時代」到「經驗時代」，討論了AI如何從模仿人類知識的方式，轉向依靠自己的經驗進行學習。隨著強化學習技術的進步，AI將不再僅是被動的知識儲存庫，而是能夠在真實世界中進行探索、互動與學習的「實踐者」。這篇論文強調，經驗學習不僅能提升AI的智慧，也將打開通往超智慧的鑰匙，為未來帶來無限可能。
OpenAI Batch API 技術與實務面的經驗分享
OpenAI Batch API 打破即時呼叫侷限，以非同步批次處理方式讓你一次併發上萬筆請求，並在最長 24 小時內回傳結果。本文深入解析核心運作機制、成本折扣優勢與實務應用場景，並附上 Python 範例與測試建議，助你輕鬆掌握大規模 AI 推理的高效利器。
OpenAI 最新 Flex Processing對 LLMOps 與 AgenticOps SaaS 的影響
OpenAI 在 2025 年 4 月推出了全新的 Flex 處理（Flex Processing） 功能，允許開發者以更低的成本使用大型語言模型，但代價是處理速度較慢且資源可用性不穩定。這項功能主要針對非即時、低優先級的工作負載，例如模型評估、大規模資料處理或非同步任務等。本文將從成本、技術實務到商業策略等七個面向，深入說明 Flex 處理對大型語言模型營運（LLMOps）與代理型 AI 營運（AgenticOps）相關的 SaaS 平台所帶來的影響與最佳實務建議。
LLM-enabled 客服系統 LLM token fee 估算
以下是關於 GPT-4o、GPT-4o-mini、GPT-4.5、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 等模型的成本估算，以心臟外科 AI 助手作為編列預算參考。
略懂 DeepSeek 模型的數據精度格式與混合精度訓練策略
DeepSeek 模型採用創新的混合精度訓練策略，靈活運用 FP8、BF16、FP32 等不同精度格式。其核心技術包括精度解耦、自動縮放、細粒度量化和遞增累加精度等方法，在保持模型穩定性同時大幅降低算力成本。這套策略讓 DeepSeek-V2 預訓練成本僅需 557.6 萬美元，遠低於同級模型，同時維持優異性能表現。