HCL Domino 官方目前僅認證 Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 9.0 ~ 9.4、以及相容的 RockyLinux 版本。AlmaLinux 與 RHEL 是 binary-compatible,但 HCL 沒「測過 9.6」而已,不代表不能運作。 🟢…
標籤: 科技
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DeepSeek-R2 來襲:中國AI新星挑戰國際巨頭?
近期,中國AI模型開發商 DeepSeek 的動向備受關注。根據路透社報導,DeepSeek 正在加速推出其最 […]
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告別翻譯腔:繁中LLM的華麗轉身與無限可能
近年來,大型語言模型(LLM)的發展日新月異,其中,針對特定語言和文化的本土化模型,更受到廣泛關注。本文將聚焦 […]
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生成式與分辨式AI的技術前沿與未來展望
人工智慧(AI)領域日新月異,其中生成式AI與分辨式AI作為兩大分支,各自展現出獨特的技術特性與應用價值。理解 […]
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DeepSeek 智領醫療革新:精準解碼生命奧祕
引言:AI技術賦能醫療突破 近年來,人工智慧(AI)技術的快速發展為各行各業帶來了顛覆性的變革,醫療行業也不例 […]
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Siri大翻車?iOS 18.4恐無緣AI神助攻!
蘋果公司備受期待的Siri改造工程,傳出可能再度延遲發布的消息。原先預計在iOS 18.4更新中亮相的“革命性 […]
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Grok 3 震撼彈:xAI 最新突破與產業解讀
伊隆·馬斯克 (Elon Musk) 旗下的人工智慧公司 xAI,於近日正式發布其最新的旗艦級 AI 模型 G […]
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AI自主進化:企業躍升的祕密武器
人工智慧(AI)代理人正迅速成為推動企業轉型和效率提升的關鍵力量。這些軟體程式能夠與環境互動、收集數據,並利用 […]
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大型語言模型(LLM)的無限潛能與未來趨勢
引言 大型語言模型 (LLM) 作為一種人工智慧 (AI) 程式,正快速發展並廣泛應用於各個領域。它們具備識別 […]
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GGUF:大型語言模型部署的效能躍升
在大型語言模型(LLM)領域,模型格式的效率與靈活性直接影響AI系統的性能與應用範圍。 GPT-Generat […]
移除套件誤卸載RPM造成了dnf及rpm及yum皆不正常
AlmaLinux / CentOS 9 — 修復誤刪 RPM 套件導致 DNF 與 RPM 無法運作的完整復原紀錄 主機環境:AlmaLinux 9.6 (Sage Margay)日期:2025-10-04 一、問題背景 在一次誤操作中,系統核心的 RPM 套件管理元件(rpm / rpm-libs /…
「主權AI崛起:HCL Domino如何重塑政府與企業的數位堡壘?」
在全球資料隱私與合規性議題持續升溫的背景下,企業與政府機關都急需既能加速數位化轉型,又能維持最高安全標準的協作平臺。近期,HCL Software 於 2025 年 6 月 30 日正式發佈 Domino 14.5,並推出了「Domino IQ」主權 AI 擴充套件,專為政府與受嚴格監管的機構設計,確保資料在本地安全處理並符合歐洲 AI Act 之合規需求(HCL Software, 2025)。以下將從發布亮點、功能價值、合規性、升級策略與安全挑戰等面向,進行深入剖析與專業評估。 Domino 14.5:全新主權…
Chrome 安全風暴:中華電信憑證遭 Google 除名,信任危機引爆?
Google 近日發布聲明,宣佈自2025年8月起,將在Chrome瀏覽器中撤除中華電信憑證的信任機制,指出其存在安全性不足的問題 (Google, 2025)。對此,中華電信提出4點說明,強調其憑證並無安全疑慮。 事件背景 根據 Google 表示,由於觀察過去一年中華電信與匈牙利憑證機構 Netlock 所發布的憑證安全性未符合要求,將從 Chrome 139 版本開始,全面移除中華電信發行的 TLS 憑證,且將應用於 Windows、macOS、ChromeOS、Android 和 Linux 等平臺。屆時採用中華電信憑證的網站恐會被標注為不安全甚至無法瀏覽 (Google, 2025)。 中華電信回應 中華電信強調,其所發憑證完全依照《電子簽章法》規定執行,並通過 WebTrust…
🔥 **Firebase Studio:全端AI應用開發的雲端奇蹟,引爆無限可能!** 🔥
Google Cloud Next 2025 大會上宣佈推出 Firebase Studio,這是一款基於雲端的智慧開發環境,旨在簡化全端 AI 應用的開發流程。Firebase Studio 結合了 Project IDX、Genkit 和 Gemini in Firebase 等工具,為開發者提供一個統一、智慧化的開發體驗。(Google, 2025) Firebase Studio…
(HART)的新技術引起了資訊科技界的廣泛關注
近期,一項名為 Hybrid Autoregressive Transformer(HART)的新技術引起了資訊科技界的廣泛關注。作為一種自迴歸(AR)視覺生成模型,HART 能夠直接生成 1024×1024 的高解析度圖像,其生成質量可與擴散模型相媲美 (Tang et al., 2024)。 突破傳統 AR 模型的限制 傳統的 AR 模型在圖像生成領域面臨著兩個主要挑戰:離散 Tokenizer 的圖像重建質量不佳,以及生成 1024 像素圖像所需的訓練成本過高。為瞭解決這些問題,研究人員提出了混合 Tokenizer…
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