趋势科技携手GMI Cloud 强化AI环境资安措施
记者／彭梦竺
趋势科技今（8）日宣布与致力开发专为AI及ML工作负载最佳化的垂直整合平台的云端供应商GMI Cloud合作，藉此强化AI建置环境的资安措施，保护高运算环境中的敏感资料。此外，为了履行AI的使用责任与规范，趋势科技也与Google、NVIDIA、微软、IBM等合作夥伴一起加入安全AI联盟（Coalition for Secure AI，简称CoSAI）。
趋势科技携手云端供应商GMI Cloud，藉此强化AI建置环境的资安措施。（图／123RF）资安复杂与风险性提高
在现今的网路世代，网路资安产业在整合AI时大多以聊天机器人、警报摘要或是其他基本功能的形式呈现，很少厂商投入资源来保护实际的AI建置环境，或者善用该技术来减轻资安团队的压力，协助他们面对日益攀升的资安复杂性和风险，而趋势科技把AI策略将这项需求拉到台面上，携手与业界一起来改善企业使用AI时的风险管理。
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轻松用ChatGPT写履历 技巧在这里
编译／夏洛特
对许多人来说，撰写完美的履历是一项令人望而生畏的任务，面对空白页面时，人们常常会对於如何最好地展示自己的技能和经历感到苦恼，好消息是，ChatGPT可以成为大家最强的助手，简化撰写履历的过程，但要注意的是，使用ChatGPT撰写履历，并非简单地让它为你写整份履历，而是需要知道一些技巧和潜在陷阱。
撰写完美的履历是一项令人望而生畏的任务，何不让ChatGPT来帮助你。（图／123RF）理解ChatGPT的角色
ChatGPT是一个辅助工具，而非替代大家，重要的是要理解尽管AI可以帮助生成想法和完善语言，但其内容仍应该来自於自己的经历和技能。
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准备你的资料
若是已经有一份履历，则可以用AI来检查并记录需要改进的地方，但如果是从零开始或是学生，则可以从列出自己的经历、技能和成就开始，包括兼职工作、实习，及学术项目。
用ChatGPT创建履历的步骤
若要开始使用ChatGPT创建履历，则需要先前往ChatGPT网站，并登录ChatGPT。
开始提示
接着就可以开始提示，可以点击提示框中的回纹针符号，并上传自己的履历，然後输入简单的提示，如「我需要帮助改进我的履历」，对於首次写履历的人，则可以在提示框中提供自己经历，如「我是应届毕业生，正在制作我的第一份履历，以下是我的经历」，并开始进行描述。
完善职业概述
大家可以请ChatGPT帮助撰写简洁的职业概述，并询问如「如何改善我作为编辑角色的现有概述？」或「你能帮我写一段2到3句的市场行销毕业生的职业概述吗？」如此一来，ChatGPT就能为大家提供履历的第一部分。
要注意的是，在收到AI生成的概述後，仍须仔细审查，看看其是否准确反映了你的经历和职业目标，但如果不是，则可以进一步请ChatGPT进行修改。
编写工作经历
接下来，则是要处理工作历史，可以提示ChatGPT，「请帮我使我的工作经历更简洁、有条理，并提高可读性和吸引力，」或者也可以问ChatGPT「该如何描述我的实习/课程作业，以展示我作为一个（职业）的潜力？」
针对职位描述进行调整
若有特定的职位目标，则可以将该职位的需求贴到ChatGPT，并请其帮助自己调整履历，如可以问，「以下是高级编辑职位的工作描述，我是否可以调整我的履历，以更好地符合这些要求？」
突出你的技能
ChatGPT也可以在列出并描述技能上帮忙，如询问它「从编辑转为高级编辑时应强调哪些技能？」而对於刚开始职业生涯的人，则可以尝试，「作为应届毕业生申请初级编辑职位时应突出哪些技能？」这样的提示。
整合所有资讯
最後，则需要把所有内容结合在一起，可以提示ChatGPT「你能把我们编辑履历生成的所有资讯整合成一个连贯的文件吗？」如此一来，就能获得一个完整的草稿，同时，也可以问 「可以帮我建议该如何改进这份履历的整体流畅性和一致性吗？」这一步确保自己的履历从头到尾读起来流畅，并保持一致的语气和风格。
参考资料：Tom’s Guide
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传 NVIDIA 最新 AI 晶片延後出货，美超微梁见後视为「完全正常」
伺服器大厂美超微（Supermicro）在财报电话会议中分享 NVIDIA 最新 Blackwell GPU 延後上市的详细资讯。美超微执行长梁见後表示，任何延後对公司整体影响不大，已经准备好为客户提供新产品。
针对 NVIDIA 延後消息，梁见後强调，任何潜在的延误都是完全正常的，因为科技公司「总有机会稍微推进或退出一点」。在他看来，NVIDIA 似乎推进了一点，但这不影响美超微为客户提供「像 H200 冷却（200 cooling）这样的新解决方案」，延误对公司整体影响不大。
花旗银行认为，即使 GPU 延误上市，对 NVIDIA 财务影响应该只是营收从 1 月底的季度延长到 2025 年 4 月底的季度。不过，美超微在设计液冷解决方案时，已经将耗电的 Blackwell 晶片纳入考量，同时也为 H200、H100 等产品提供液冷解决方案。
也因此，富国银行分析师 Aaron Rakers 丢直球询问梁见後，公司能否在 12 月这季出货 Blackwell 平台解决方案来获得营收，还是考虑到 Blackwell 上市时程疑虑，将全年财测更偏重财政年度的後半部分。
对此，梁见後坦言，看法非常保守，也理解 Blackwell …
Stable Diffusion 前开发者推出 FLUX.1 产图模型
Stable Diffusion 最初创作者建立的 AI 新创公司 Black Forest Labs 最近推出 FLUX.1 文字产图模型，竞争十分激烈的生成式 AI 模型市场又有新参赛者。
Black Forest Labs 由 Robin Rombach、Patrick Esser 和 Andreas Blattmann 领导，获 3,100 万美元种子轮融资。Andreessen Horowitz（a16z）领投，Brendan Iribe、Michael Ovitz 和 Garry Tan 等知名人士也有参与，以开发高阶影像生成深度学习模型为主业务，同时研究改善普及性和透明度。
FLUX.1 有三版本：经 API 的闭源 FLUX.1 [pro]、非商业用途开放权重 FLUX.1 …
3DIC/小晶片发威 CPO前景可期(1)
光学元件最初只在长距离通讯中占主导地位，但现已广泛应用於资料中心的短距离通讯，并使用插拔式光学收发器提升机架内与机架间的频宽密度。为因应这些挑战，业界正积极投资CPO与OIO，以满足不断发展的新兴应用和未来高容量的网路需求。……
Ampere 发表 512 核心 AmpereOne Aurora 晶片，支援 AI 加速与 HBM 记忆体
Ampere 7 月 31 日发表 AmpereOne 系列与 Ampere Altra 系列产品蓝图更新。除了 AmpereOne M 处理器定价与 AmpereOne MX 处理器的最新进展资讯，最令人瞩目的，莫过於产品蓝图新增 512 核心的最新 AmpereOne Aurora 处理器。
Ampere 晶片专为高密度关键任务资料中心设计，不仅与 AMD 核心产品 EPYC Bergamo、英特尔 Sierra Forest 竞争，甚至与超大规模资料中心（hyperscaler）大量生产的客制化晶片一较高下。
为了突显差异，Ampere 重心放在核心密集型设计，尤其为气冷式散热环境提供专属晶片方面展现独特的价值。Ampere 表示，当前业界不断推动即使以巨大功耗为代价也在所不惜的更高效能矽晶片，使得百万瓩（1mkW）的机架即将出现。但尽管如此，目前部署的机架中多达 77% 仍低於 20kW，超过一半低於 10kW。可见价格方面，气冷式散热比水冷式散热便宜，因此 Ampere 将重点放在功耗效率，自然能减少散热负担。
AmpereOne
…辉达收购 AI 新创，传美司法部启反托拉斯调查
美国政治新闻网 Politico 引述五名知情人士说法，美国司法部以反托拉斯为由，调查晶片巨擘辉达（NVIDIA）收购人工智慧（AI）新创公司 Run:ai 案。
科技新闻网站TechCrunch 1日报导，辉达4月以约7亿美元（约新台币231亿元）收购这家以色列新创公司。Run:ai技术能让开发人员和团队管理及最佳化AI基础设施。
辉达发言人说：「我们持续支持每个产业和市场有抱负的创新者，并乐意提供主管机关所需的任何资讯。」
路透社就上述报导寻求美国司法部置评，但未立即获回应。
由於担心新技术集中少数公司手中可能会阻碍竞争，美国反托拉斯执法机关一直密切检视大型科技收购案。路透社7月报导，法国反托拉斯主管机关预计以涉嫌反竞争行为为由对辉达提出指控。
辉达过去一年获利和营收飙升，旗下处理器因支援聊天机器人ChatGPT等训练模型的AI应用程式，成为晶片业界黄金标准。
（译者：卢映孜；首图来源：辉达）
…AI手机贵森森 入手甜蜜点是「这时候」
记者／刘闵
在这数位化时代，手机已成为人们日常不可或缺的一部分，且伴随着科技进步，搭载 AI 功能的智慧型设备更以飞快的速度进入市场，当中包括三星（Samsung）、Google、小米、OPPO 等多家品牌，皆已推出数款结合先进AI技术的装置。然而，目前若想体验AI魅力，多半仅限於「旗舰款」身上独有，而究竟何时才能下放并成为入手的甜蜜点呢？稍早有研调机构分析认为，2026年将成为关键。
研调机构IDC日前分析认为，2026年将会是AI手机进入普及的元年。（图／取自苹果官网）AI手机必备条件
现今市面上许多品牌开始以「AI 手机」来作为宣传，就连苹果（Apple）也发表「Apple Intelligence」个人智慧系统，来强调可替应用程式注入更便捷的新功能。但对於「AI 手机」的定义到底为何？日前研调机构IDC就给出3大条件，首先是设备配备了高效的系统单晶片（SoC）、以及拥有NPU神经处理单元、且能够达到每秒30兆次（Tops）或更高的综合效能运算任务。
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AI手机成长速度惊人
若按照上述的标准，IDC认为今年的AI手机年成长率将达到363.6%、且年出货量有望来到2亿3,420万台，约占整体市场19%。同时IDC也断言明年预期将有73.1% 成长率，并持续保持以两位数成长。而到了2028年，可以运作人工智慧手机将会有9亿1,200万台的出货量。
也因此IDC坦言，前两年AI手机的销售仍会聚焦在旗舰设备上，其原因在於效能强大、可供运行AI的晶片在市场上并不便宜，短期间内仍面临成本上的阻碍。不过IDC也声称时间来到2026年，一切就可能出现转机，包括来自装置与人工智慧竞争加剧以及相关组件进入中阶市场，让AI手机呈现「满街跑」盛况，一举成为未来十年智慧手机最令人兴奋的时刻。
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生成式AI与管风琴的华丽邂逅 工研院打造创新音乐会
记者邓君／新竹报导
工研院今年再度携手知名福尔摩沙管风琴演奏家余晓怡，於国家音乐厅运用生成式AI技术打造华丽音景，为管风琴音乐会带来耳目一新的听觉与视觉飨宴。
工研院再度携手福尔摩沙管风琴演奏家余晓怡，於国家两厅院打造创新音乐会，利用生成式AI打造华丽音景，提供民众全新的视听享受。（图／工研院提供）工研院表示，此次合作核心是将工研院「多模态即时互动音景生成内容」技术导入古典音乐会中，透过AI深入分析每首曲目的风格、背景和意象，生成推荐的文字、图片、影像。AI不仅能「听得懂」音乐，可识别音乐的情感、结构等特徵，还能综合艺术家和表演团队的创意构思，进而生成多样化的动态音景，加上在古典的国家音乐厅管风琴融合大型智慧透明显示器，让管风琴韵律与光塑融为一体带来视觉扩增，促使古典音乐与AI科技得以深度融合，也为未来艺术表演带来新的创意刺激。
工研院也首度与山影艺术实验所、黑川互动媒体艺术与艺高文创等三个国内年轻的光雕团队合作，在展演厅墙面进行艺术光雕，同步与工研院团队的生成式AI互动音景一同在舞台上呈现，让临场沉浸的光影和投射，衬托音乐会主角管风琴特有的壮丽音符，是难得一见科技研发与艺术生态系的深度合作。
工研院副总暨产业科技国际策略发展所所长林昭宪表示，近年来AI生成技术席卷全球文化内容产业，美国经济顾问公司CVL Economics在2023年调查美国电影、电视、动画、音乐、录音与游戏等产业运用生成式AI技术的最新趋势，结果显示，高达72％受访企业已将生成式AI技术用於内容产制过程，显见AI商机庞大可期。
工研院将「多模态即时互动音景生成内容」技术导入古典音乐中，透过AI来分析音乐特徵，进而生成多样化的动态音景。（图／工研院提供）工研院指出，根据文化部的统计资料也发现，科技元素可为表演艺术的消费者愿付价格带来30%的提升。未来台湾势必要跟世界竞争，台湾的文化产业在音乐、影视和表演艺术上都有杰出的艺术家，履获国际大奖认可，如果能够结合科技，特别是AI的协助，让文化艺术与科技很好的跨界合作，台湾势必在国际舞台上获得更多的能见度和影响力。
工研院副总暨服务系统科技中心执行长郑仁杰指出，过去舞台上的音景创作主要依赖动画师的细心聆听和精心编排，更要耗费大量时间绘制，整体过程耗时费力又成本高昂，致使音景在许多音乐会中仍未能普及。工研院「多模态即时互动音景生成内容」技术，透过AI自动解析音乐的风格、意象、转折，实现音景制作自动化，显着提高效率并降低成本。随着AI使用渐渐普及，艺术家们能更轻松的运用科技，创作音乐、舞蹈、视觉等多元作品，不仅激发创造力，也提升观众的体验，希望借助AI为业界注入创新泉源，持续推动文化艺术科技的普及和发展。
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处理速度快6倍 Meta推新影像处理模型SAM 2
编译／黄竣凯
科技巨头Meta 宣布推出全新的人工智慧（AI）影像处理模型Segment Anything Model 2（SAM 2），进一步提升了影像处理能力，这款模型具有极高的精度和处理速度，还能在影片和图片中进行「图像分割」，为用户提供更加流畅和高效的体验，与前一代模型相比，SAM 2 在处理速度上提高了六倍，同时在互动式图像分割和数据集的处理上也显着改善。
Meta藉由建立新的影片物件分割资料集（SA-V Dataset）来训练SAM 2。（图 / 取自Meta）具备互动式图像分割能力
据报导，支援影片和影像中的图像分割是SAM 2的主要亮点，无论是静态照片还是动态影片，SAM 2都能够精确地识别和分割影像或影片中的各种对象，让用户可以更容易地处理和分析影像内容，而除了静态影像，SAM 2 也能够在影片中进行图像分割，支援在不同的影片数据集上进行即时处理，为影像创作者带来更强大的工具。
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图像分割技术能够识别图像中属於某个对象的画素，应用广泛，如科学影像分析或包裹管理等，在机器视觉系统中具有极高的重要性。
SAM 2表现优於前一代
根据Meta，SAM 2 在多个方面都优於前一代产品：
- 在所需的人工互动减少了大约三倍的同时，改进了 17 个零镜头影片资料集的互动式图像分割能力。
- 在使用 23 个资料集的零样本基准测试中，速度提高了六倍。
- 在多个标准影片数据集（如DAVIS、MOSE、LVOS、YouTube-VOS）中表现优於现有标准。
- 能以大约 44 FPS 的速度提供即时推理
- 与先前模型的手动每帧标注相比，它的区块图像分割标注速度提高了