奧丁丁新聞 OwlNews｜多元觀點。獨創你的輪廓

圖／示意圖商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導芯科科技（Silicon Labs）週三（10月7日）宣布，將全面擴展其開發者平台上的多項人工智慧（AI）工具，旨在簡化嵌入式物聯網（IoT）裝置的開發、擴展與操作。這些新方案在其第七屆年度「Works With Summit」大會上亮相，目標是將AI工具融入裝置專屬軟體、硬體配置及企業級機器學習基礎設施的工作流程中。 為協助開發者提升效率，芯科科技已公開推出 Simplicity AI SDK 的公開測試版。此軟體開發套件（SDK）能讓 GitHub Copilot、Cursor 和 Codex 等主流AI程式碼輔助工具，結構化地存取芯科科技的SDK、開發工具、文件與連接硬體，提供針對芯科科技產品的專屬情境資訊。初期支援的環境將聚焦於低耗電藍芽（Bluetooth® Low Energy, LE）應用，涵蓋專案建立、配置、編譯、韌體燒錄、偵錯、網路與功耗分析等工作流程。 在硬體設計方面，芯科科技推出 Simplicity Design Intelligence，這是一套旨在連接產品需求與硬體、軟體實作能力的工具。其中首個功能「Hardware Intent」預計於 2027 年 1 月推出 Alpha 版本，它能利用產品需求、電路板原理圖及硬體文件等資訊，引導接腳、周邊設備與軟體配置。Hardware Intent 可在硬體製造前，比較實作結果與原始設計，提早發現接腳衝突、周邊不匹配等問題，以減少電路板重複設計的次數。芯科科技軟體資深副總裁 Manish Kothari 強調，「更強大的晶片不應導致更複雜的開發過程。」Risco Group 共同執行長 Limor Alkelai 也表示，已在 Alpha 測試中驗證 Hardware Intent Agent 在簡化硬體開發上的潛力。 此外，芯科科技也推出了以低耗電藍芽為起點的開源開發者社群測試版，提供開發者存取範例應用程式和工具，並可透過 GitHub 提交問題、修復建議與程式碼。經核准的貢獻將進入芯科科技的工程與測試流程，並有機會納入未來的 SDK 版本中。 針對邊緣人工智慧（Edge AI，指在物聯網裝置本地端直接運行的AI）的開發，芯科科技已將其平台中立的機器學習工具與資料分析平台 Databricks 整合。初期推出的 MLOps SDK 能將部署的裝置與 Databricks 連結，收集裝置資料以供現有的訓練管線、GPU 資源及企業資料工作流程使用。模型訓練後，ML Profiler 工具可在同一個 MLOps 環境中，根據記憶體與中央處理器（CPU）需求，評估模型是否適用於目標硬體，協助開發者快速迭代。這些 MLOps 工具目前已可透過 Databricks 使用。 這些全新的開發者工具與平台擴展，將有助於全球物聯網產業的開發者更有效率地將AI功能整合至嵌入式裝置中，加速智慧產品的上市時程。

記者季大仁／新竹報導新竹郵局局長沈佛龍帶領郵務同仁，於南隘社區發展協會致贈慰問品。重陽佳節將至，財團法人台灣郵政協會與新竹郵局8日上午於南隘社區發展協會舉辦「115年度關懷慰問獨居長者公益活動」，新竹郵局局長沈佛龍帶領郵務同仁，於南隘社區發展協會致贈慰問品，將關懷與祝福送進社區，

商傳媒｜林昭衡／綜合外電報導微軟共同創辦人比爾·蓋茲（Bill Gates）正透過其基金會，承諾投入至少 10 億美元於人工智慧（AI）慈善計畫，以應對 AI 技術可能擴大全球發展不均的隱憂。 比爾及梅琳達·蓋茲基金會（Gates Foundation）計畫在未來兩年內，將這筆資金的約四成用於醫療保健，另四成投入教育，其餘則分配至農業與數位基礎建設領域。該基金會今年已與 OpenAI、Anthropic 及谷歌（Google）等多家領先的 AI 公司建立合作夥伴關係。比爾·蓋茲表示，若沒有適當的介入，功能強大的 AI 工具恐只會讓有能力負擔者受益，進而加劇全球貧富差距。 這些合作計畫包括，比爾及梅琳達·蓋茲基金會與 Anthropic 展開為期四年、價值 2 億美元的合作，專注於健康照護、教育、生命科學及經濟流動性，提供補助、Claude 使用額度與技術支援。此外，基金會與谷歌也擴大了一項計畫，共同出資 1 億美元並提供技術支援，旨在協助撒哈拉以南非洲及南亞的 2 億名小農，提供氣候預警、作物測繪及當地語言的農業建議等工具。OpenAI 則與基金會在今年一月共同啟動了「Horizon1000」計畫，這項 5,000 萬美元的倡議從盧安達的基層醫療試點開始，目標是至 2028 年為非洲 1,000 家診所引進 AI 技術，協助第一線醫護人員。 比爾及梅琳達·蓋茲基金會執行長 Mark Suzman 強調，無論農民身在何處，都應能獲得能左右收成好壞的氣候、作物與土壤資訊。然而，Goalkeepers Report 指出，目前用於訓練早期大型語言模型（LLM）的數據，逾九成來自英語資源，導致如約魯巴語等語言的語音辨識錯誤率顯著偏高，例如英語的錯誤率低於 6%，約魯巴語則超過 60%。這凸顯了為目前 AI 模型中缺乏代表性語言建立開放授權語料庫和工具的迫切性。上月，比爾及梅琳達·蓋茲基金會已與另外 59 個組織合作，啟動一項為期五年的行動，致力於彌補約 34 億人口所使用語言的數位鴻溝。 比爾·蓋茲強調，在設計 AI 系統時，應讓當地社群擁有話語權，各國也應決定其數據如何儲存、保護與共享。他也認為，AI 在醫療服務傳遞方面的影響，甚至比在藥物開發上的作用更為關鍵。

記者賴榮偉/花蓮報導 為因應即將到來的115年地方公職人員選舉，臺灣花蓮地方檢察署於10月7日下午，在三樓會議