斯坦福提出樹突計算模型：AI 功耗有望從兆瓦直降到手機瓦級
斯坦福大學學者 Kwabena Boahen 提出以樹突為核心的新計算模型。不同於傳統模擬突觸，該方案模擬樹突接收特定時序訊號的特性，結合鐵電電晶體硬體，有望讓神經網路僅靠手機電池的瓦級功耗執行，擺脫雲端兆瓦級的能耗依賴。
裝置端AI
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用開源庫 Anomalib 做工業質檢：只訓正常樣本，推理加速近 4 倍
ML6 工程師展示了基於開源庫 Anomalib 的工業視覺質檢方案。該方案採用教師-學生網路架構的單分類學習，僅需無缺陷樣本即可訓練，能在畫素級精確定位缺陷。配合 OpenVINO 在 CPU 上的推理速度提升近 4 倍，達到 30.2 fps。