Jev 是什麼？System One 模型、應用、開源生態與實測比較
Jev 不生成文章，而是把文字或 JSON 狀態轉成程式可直接使用的 Choice、Score 與 Noul 決策。本文以廣告篩選、穿衣決定、投資交易與瀏覽器 agent 說明應用，並整理開源生態及五套系統的 RAG 路由實測。
養龍蝦(OpenClaw)選哪個模型好？18 款模型實戰評測
local_agentic_llm 是大數軟體發布的開源 AI Agent 基準測試框架，透過 OpenRouter API 評估 18 款語言模型（15 款開源）在 Agentic Coding 與 OpenClaw 技能建構情境的實際表現。第 1 名 qwen3-coder-flash 以 55/60 分領先（寫程式滿分 30/30），第 2 名 qwen3.5-27b 共 51 分，並列第 3 名 GLM-5、qwen3.5-122b、Kimi-K2.5 各 50 分。qwen3.5 家族稱霸 OpenClaw（G2）前 4 名，得分 26-27 分。性價比最高為 Gemini 3 Flash 與 qwen3.5-27b（G1 均達 25 分，費用僅 $0.09-0.10/次）。本文解析完整排行榜、四象限成本分析與六大任務通過率，協助企業選出最適 AI Agent 模型。
GPT-OSS 是什麼？OpenAI 開源模型 120B 硬體需求與企業部署解析
OpenAI推出兩款採用MOE架構的開源大型語言模型OSS 120B和OSS 20B，其中OSS 120B雖有120B參數但實際運行只需啟用5.1B，大幅降低了硬體需求！代表從過去動輒兩三百萬的GPU投資，降到只需20-30萬的Mac電腦即可運行。搭配大數軟體的QubicX平台，企業可快速部署AI對話、RAG知識管理、OCR語音轉文字、自動合約生成等應用，且能在本地部署確保資料隱私。這標誌著企業AI私有化時代的來臨，讓中小企業也能以可負擔的成本享受頂尖AI能力，是企業進行AI轉型的最佳時機。
ASR 是什麼？語音辨識原理與實際應用完整解析（2026 更新）
ASR（自動語音辨識）是什麼？解析語音轉文字背後的技術原理與深度學習模型演進，以及會議逐字稿、影片字幕、客服對話分析等實際應用，帶你掌握 AI 時代最重要的語音技術。
Google 研究員表示「我們沒有護城河，OpenAI 也一樣沒有護城河」
Google 研究員表示「我們沒有護城河，OpenAI 也一樣沒有護城河」，文章中，該研究員表示 Google 和 OpenAI 沒有什麼獨特優勢，開源社區正在快速發展 LLM 模型。Google 應該學習和合作，將小型變體納入考慮，更多關注 LoRA 技術，並讓開源為自己工作。
企業求生指南：如何在 ChatGPT 帶動的人工智慧浪潮中立足？
ChatGPT 的問世，讓我們深感人工智慧的奇點已經逼近！除了每個人都應該將 ChatGPT 融入日常生活和工作中外，企業更應早日領悟人工智慧所帶來的巨大變革，將其應用融入企業運營流程，甚至創造全新的人工智慧產品，以避免被人工智慧時代的變革淘汰。 企業應用 ChatGPT 的解決方案包含自行訓練一個大型語言模型，這需要龐大的資金、計算能力和專業人才，對大多數中小型企業來說並不適合。 然而，中小企業同樣可以通過詞嵌入或微調的方式，利用公司內部知識庫來拓展 ChatGPT 的能力，提升其問答水準，避免因人工智慧無法理解企業專業術語或內部流程而引發的問題。當然，無論是自建、詞嵌入或微調，企業仍需投入適量的人力資源，才能不斷調整和優化模型，確保模型達到預期效果。
![[AI新聞] GPT-4 以多模態模型改寫通用人工智慧新篇章](https://www.largitdata.com/static/assets_largitdata/images/blogs/2023031501.webp)
[AI新聞] GPT-4 以多模態模型改寫通用人工智慧新篇章
OpenAI於今天（3/15）宣布推出GPT-4，如眾人所料，全新的GPT-4 成為了更強大、更可靠的語言模型。但更重要的是，GPT-4不再僅限於語言模型，而是具有大型多模態模型的潛能，可以接受圖像輸入。這標誌著通用人工智能邁向重要里程碑。GPT-4的出現改變了人工智慧模型的現狀，使通用人工智慧成為可能，未來OpenAI的通用人工智慧模型將能同時理解圖像、文字和語音，從而開創智慧新紀元。