華為推出AI眼鏡挑戰Meta
華為推出首款AI眼鏡，售價2,499元人民幣（367美元），重量僅35.5克。眼鏡具備語音互動及支付等AI功能。由華為自研眼鏡晶片驅動，挑戰Meta、阿里巴巴及Rokid。
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AHC：微控制器持續偵測的元學習壓縮
AHC 是一種元學習框架，用於記憶體低於 100KB 的微控制器 (MCU) 持續物件偵測的自適應壓縮。它使用 5 步 MAML 適應、階層式尺度感知壓縮，以及雙記憶體整合。在 CORe50、TiROD 和 PASCAL VOC 上超越基準，並有遺忘界理論保證。
Refiant AI 籌資 500 萬美元打造更精簡 AI 模型
南非創辦的 Refiant AI 籌集了 500 萬美元資金。此資金將支持其 AI 模型的壓縮與重構工具。此工具可讓模型在較小或本地機器上高效運行。
利民推出176W Ryzen AI水冷迷你主機
利民推出2.6L AI HydroNous R1迷你主機，配備客製水冷系統，讓AMD Ryzen AI Max+ 395達176W峰值。具10GbE、雙USB4、CNC鋁合金外殼與4.6吋LCD。三檔性能模式定位液冷AI超算桌面中心。
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HunyuanOCR 1B 在 GTX 1060 上達 90 t/s OCR
HunyuanOCR 1B GGUF 模型在 GTX 1060 上達 ~90 權杖/秒，OCR 準確率近乎完美。輕量設計適合預算硬體，滿足可靠本地 OCR 需求，無需高端 GPU。Hugging Face 上有 GGUF 版本。
RPi5 PCIe HAT 讓 Gemma4 基準測試暴增
Raspberry Pi 5 搭配官方 M.2 HAT+ 及 PCIe Gen3，將 SSD 速度加倍至 798 MB/秒，提升模型推論 1.5-2 倍。Gemma4 E2B-it Q8_0 提示處理達 41.76 t/s。使用 llama.cpp 基準測試多個 GGUF 模型標準設定。
Qwen 3.5-27B 在 512MB Raspberry Pi Zero 2W 上運行
Qwen3.5-27B 模型在僅 512MB RAM 的 15 美元 Raspberry Pi Zero 2W 上離線運行，每小時數令牌。自訂實作從 SD 卡串流權重、計算並清除記憶體，不依賴 mmap 或交換。此展示極端低資源本地推論。
聯想推出 AI 原生 YOGA Mini 與 Think Tiny
聯想推出兩款 AI 原生裝置：消費者的 YOGA AI Mini 與企業的 Think AI Tiny。此舉擴展其在個人與商業應用中的 AI 運算產品線。
光伏系統直流電弧故障偵測的輕量、可轉移、自適應框架
LD-framework 可在光伏系統中可靠偵測直流電弧故障，克服頻譜干擾、硬體異質性和操作漂移。達到 0.9999 準確率、在各種干擾條件下 0% 誤觸發，並僅需少量資料即可跨硬體轉移。雲端-邊緣協作支援長期自適應，在實地測試中將精確度從 21% 恢復至 95%。
SAM 3.1 單次處理 16 個物件追蹤
Meta 的 SAM 3.1 提升影片多物件追蹤，單次運算處理 16 個物件，相較 SAM 3 的逐物件運算。此更新讓小型硬體上的即時本地推論更實用。應用包括無需雲端 GPU 分析 Zoom 通話中的發言者活動。