深度分析
SPEAR：基於 Unreal Engine 的高效光真實感實時渲染平台
隨著光真實感模擬需求提升，SPEAR 以 Python 插件全面開放 UE 超過 14,000 個函式，並支援即時渲染 1080p 影像至 NumPy 陣列。其高階交易式編程模型可在單幀內排程複雜圖形工作，同步與非同步呼叫皆可使用。實驗顯示渲染效能提升十倍，為 AI 研究與電競訓練提供更高效、可擴充的基礎設施。
嵌入式 AI
深度分析
HydraCIL：凍結骨幹與多頭分類器的嵌入式類別增量學習解決方案
隨著類別增量學習在機器人與邊緣AI上的需求提升，HydraCIL以凍結骨幹加上原型導向的多頭分類器，實現快速且低能耗的模型更新。實驗顯示其在CIFAR‑100、ImageNet‑100等資料集上保持或超越最先進表現，同時將訓練時間與碳排放降至數十倍。大幅降低能源消耗與硬體負擔。
深度分析
NXP i.MX 95 搭載 VLA 模型：全流程最佳化與即時推論
隨著大型語言模型進入多模態時代，Vision‑Language‑Action (VLA) 模型成為機器人新焦點。NXP 以資料錄製、VLA 微調與非同步推論結合硬體分割、量化等技巧，將 ACT、SmolVLA 在 i.MX 95 上的推論延遲從數秒降至 0.3 秒，同時保持高準確度。此成果展示嵌入式機器人可在低功耗平台上實現即時多相機感知與控制，推動 AI 機器人商業化。