AI深度研究報告
每週發布深度 AI 研究報告，從技術原理、產業應用到未來趨勢，為您全面解析。
LLM 架構深度剖析：從 Transformer 到 MoE 的演進之路
April 1, 2026
本報告深入探討大型語言模型（LLM）的架構演進史。從 2017 年奠定基礎的 Transformer 架構開始，分析其如何透過自注意力機制解決序列處理的並行化難題。隨後，針對 Scaling Law 帶來的計算瓶頸，探討 Sparse Attention 與 Paged Attention 等效率優化技術。最後，重點分析目前主流的 Mixture of Experts (MoE) 技術，探討其如何 …
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AI Agent 生態系統：從單一模型到自主協作的未來
March 21, 2026
人工智慧的範式正經歷從「生成式對話」向「自主代理」的根本轉變。AI Agent 不再僅僅是根據提示詞產出文本的黑盒子，而是演進為具備感知、推理、規劃與行動能力的綜合系統。本報告深入分析 AI Agent 的核心技術架構，探討其如何透過工具使用能力（Tool Use）與環境互動，並剖析多智能體協作機制（Multi-Agent Collaboration）如何解決單一模型的認知瓶頸。最後，報告將討論自 …
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AI 硬體算力趨勢：GPU 壟斷格局下的競爭者與創新
March 14, 2026
在人工智慧（AI）與大語言模型（LLM）狂飆突進的 2026 年，算力已成為等同於電力與石油的戰略資源。雖然 NVIDIA 憑藉其強大的 GPU 硬體與 CUDA 生態系統牢牢佔據市場霸主地位，但隨著算力成本與能效比成為企業的核心痛點，市場格局正悄然發生變化。本報告深入剖析了 NVIDIA 的生態壁壘，探討了 Google TPU 與 AMD ROCm 的追趕路徑，並前瞻性地解析了存內計算與光子計 …
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