深度分析
低資源語言教學機器人：結合 WordNet、4‑bit 量化與 LoRA 的對話式 AI 流程
低資源語言缺乏大規模語料，研究以印地語詞彙網轉換 125 萬指令回應對，微調 12 億參數模型，教育聊天機器人取得 91 分教學效能，證明結構化知識可替代大量語料，此管線可延伸至所有具詞彙網的語言，為數百低資源語言提供可行的 AI 開發路徑，並與教育應用深度結合，提升學習成效。
4-bit 量化
深度分析
BitCal-TTS：針對 4-bit 後訓量化推理的位元感知停機校準器
在記憶體與延遲受限的部署場景下，4 位元後訓量化能讓大型推理模型實務化，卻會扭曲用於決定是否繼續推理的線上訊號，導致過早中止或浪費算力。BitCal-TTS 提出一個輕量級、無須微調的執行時控制器：結合便宜的逐片段不確定度與穩定性近似量、依位元精度調整的信心重標定，以及對 GSM8K 類型輸出設計的標記後確認視窗。
深度分析
Phi-4-mini 4 位元量化實作：從即時串流聊天到 LoRA 微調與 RAG 工作流
本篇教學在 Google Colab 環境下，以 4 位元量化載入 Microsoft Phi-4-mini‑instruct，示範從即時聊天、步驟推理、工具呼叫、檢索增強生成 (RAG) 到 LoRA 輕量微調的完整工作流程。