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三月 03, 2026

ONNX Runtime GPU：為何需要自行編譯以及如何操作

本篇詳盡說明在 aarch64 環境（如 DGX‑Spark）上自行編譯 ONNX Runtime GPU 的必要性與完整步驟，涵蓋 CUDA13、cuDNN 安裝、CMake 設定、wheel 檔生成與驗證，為使用者提供即時可用的最佳化建置指南。

三月 03, 2026

[Wan2.2 S2V 分析] 從 59 分鐘縮至 6 分鐘：尋找實務使用的速度與品質最佳平衡點

本報告以 Wan2.2 S2V 為例，分析音訊與單人影像生成口型同步影片時，速度、品質與手勢執行之權衡。比較 LoRA 有無、FP8 與 BF16、步數設定等因素，提供實務可用的最佳組合與後續改進方向。

三月 03, 2026

Ditto TalkingHead（DGX Spark / ARM64）TensorRT 移植作業紀錄

在 DGX Spark ARM64 平台上將 Ditto TalkingHead 迁移至 TensorRT 的完整过程。解析 x86 GridSample3D 插件加载失败的原因，提供 ARM64 插件重新编译、CMake 配置调整、ONNX→TensorRT 转换及推论成功的步骤，为 AI 开发者和工程师提供实用的故障排查指南。

三月 03, 2026

混亂的 HunyuanVideo-Avatar 挑戰記

本文整理了在騰訊 HunyuanVideo-Avatar 專案中，耗時十小時除錯所遭遇的各種問題，包括過度宣傳、未完成的程式碼、記憶體洩漏與 PyTorch CPU‑offload 錯誤，提醒讀者避免重蹈相同的失誤。

十二月 19, 2025

梯度消失（Vanishing Gradient）— 深度學習為何會「短期記憶喪失」

探討深度學習中梯度消失（Vanishing Gradient）現象的成因，說明 Sigmoid 與鏈式法則如何導致問題，以及 ReLU 與 ResNet 如何有效解決，並提供實務應用建議。

十二月 19, 2025

反向傳播（Backpropagation）：AI 如何追蹤錯誤的「罪魁禍首」

透過反向傳播（Backpropagation），AI 如何追蹤錯誤的根源，鏈式法則（Chain Rule）與 PyTorch Autograd 如何自動計算梯度，並說明深度網路中梯度消失（Vanishing Gradient）問題及其解決方案。

十二月 17, 2025

深度學習程式碼中常見的 NumPy 與 PyTorch：實際關係與學習順序指南

對於深度學習開發者而言，NumPy 與 PyTorch 的關係常令人困惑。本文清晰說明 NumPy 主要用於 CPU 數值計算、資料前處理與視覺化，而 PyTorch 則負責 GPU 張量運算與自動微分。兩者可共享記憶體，實務中需頻繁轉換，掌握此流程可提升開發效率。

十一月 20, 2025

AI 模型存儲的新標準：概念與優勢

.safetensors 格式作為 AI 模型存儲的新標準，介紹其概念和優勢，本文章詳細說明了 .safetensors 格式的好處及其應用案例。

十一月 20, 2025

GGUF 格式完美指南 - 本地 LLM 的新標準

GGUF 格式是用於有效地儲存和分發本地 LLM 模型的新標準。這篇指南詳細解釋了 GGUF 格式的結構、轉換方法、使用案例及優點，並一步步引導部落格讀者如何在本地 LLM 環境中使用。

十一月 19, 2025

LoRA 模型更新的秘密 - 忘却與複習，仿似人類記憶的微調技術

探討 LoRA 模型更新的秘密，通過忘卻與複習機制來模擬人類記憶的微調技術。本文介紹了基於 LoRA 模型的有效更新策略和實際應用案例，為 AI 開發者和研究者提供實質性的見解。

十一月 19, 2025

FLUX1-dev. 12B LoRA 微調結果分析 - 250 與 1000 步驟，究竟誰勝出？

比較 FLUX1-dev 12B 模型在 250 步與 1000 步下 LoRA 微調的結果，分析其性能差異。通過學習速度、內存使用量和最終性能指標，提出最佳步驟數並總結 LoRA 微調的優缺點。

十一月 17, 2025

圖像生成模型的隱藏助手 - CLIP與高級提示策略

介紹使用CLIP和雙重編碼器進行圖像生成提示優化的策略。說明T5-XXL和CLIP-L的角色及有效的句子和關鍵字組合方法，提供高質量圖像的實用指導。

五月 13, 2025

AI 語音識別大戰：Whisper vs Parakeet – 實時轉寫的勝者是誰？

比較 NVIDIA 的新語音識別模型 Parakeet 和 Whisper，分析實時 AI 轉寫技術的速度、準確性和應用潛力。

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