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「硬體：負責制定與執行硬體產品的設計與開發計劃，確保產品符合市場需求與技術規範。該角色需與軟體工程、品管及市場部門緊密合作，提供具競爭力的硬體解決方案。必要技能包括扎實的電路設計知識、問題解決能力及良好的溝通能力，能有效協調不同部門間的合作，面對台灣快速變革的科技市場，需具備靈活應變的能力，適應不同客戶需求。」

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2024/08/06

軟硬體PM(產品經理)工作內容大不同！從技能面到挑戰一次了解

硬體產品經理（硬體PM）和軟體產品經理（軟體PM）的角色雖然在許多方面相似，但在技能需求、工作重點和挑戰方面有一些顯著的區別：

【技能需求】

1. 技術背景：

- 硬體PM：需要具備電路設計、機械工程、製造工藝等方面的知識，理解硬體設計與生產流程。

- 軟體PM：需要熟悉軟體開發生命周期、編程語言、數據庫、API設計等技術，理解軟體架構和開發工具。

2. 專案管理：

- 硬體PM：涉及更多的實體生產環節，包括供應鏈管理、質量控制和生產計劃，項目周期較長。

- 軟體PM：通常專注於軟體的敏捷開發和迭代發布，項目周期較短，更注重快速反饋和持續改進。

【工作重點】

1. 產品開發：

- 硬體PM：需要確保硬體產品的物理設計和性能符合規範，處理硬體設計、原型製作、測試和量產等階段。

- 軟體PM：重點在於軟體功能的設計和實現，包括用戶體驗設計、功能開發、測試和部署等階段。

2. 產品更新：

- 硬體PM：硬體產品的更新較為困難，需要更長的設計和製造周期，一旦產品推出後，進行修改和更新的成本較高。

- 軟體PM：軟體更新相對容易，可以通過持續的軟體迭代來進行功能改進和修復錯誤。

【挑戰】

1. 開發周期：

- 硬體PM：硬體開發通常涉及更長的周期，需要考慮到供應鏈、製造和物流等多方面的挑戰。

- 軟體PM：軟體開發周期較短，可以快速迭代，但需要處理頻繁的需求變更和技術挑戰。

2. 成本管理：

- 硬體PM：硬體產品的開發和生產成本較高，必須嚴格控制成本以確保產品的市場競爭力。

- 軟體PM：軟體開發成本相對較低，但需要投入大量資源進行測試和維護。

【市場與用戶互動】

1. 硬體PM：需要更多地關注產品的實體屬性和可靠性，確保產品在不同使用環境下的穩定性和耐用性。

2. 軟體PM：更多地關注用戶界面和交互設計，確保軟體的易用性和功能性滿足用戶需求。

這些差異決定了硬體PM和軟體PM在工作中需要面對不同的挑戰和機會，因此他們在技術背景、專案管理、產品開發和市場互動等方面有著不同的側重點和專業

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06/28 00:00

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韌體是什麼? 4分鐘！讓你認識軟體硬體與韌體 #我想長資識 E01

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AI 趨勢報－科技愛好者的產地🤖

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喵星人

2024/08/05

小模型 AI 時代來臨：Google 推出開源模型 Gemma 2｜輕量級模型的新標杆，性能超越 GPT-3.5

近期，Google 推出了他們的最新 AI 模型——Gemma 2，這是一款輕量級模型，但其性能卻超越了許多大型模型。本文將詳細介紹 Gemma 2 的功能與優勢，並探討它如何在效能和安全性上都表現出色。

▍Google Gemma 2 是什麼？

Gemma 2 是 Google 最新推出的 AI 模型，雖然它的參數只有 2B，但在 LMSYS Arena 的測試中，得分高達 1126，表現優異。這款模型的推出，標誌著輕量級 AI 模型在效能和安全性方面的新標杆。

▍Google Gemma 2 的功能

Gemma 2 不僅僅是性能強大，它還具備多種創新的功能，使其在同類型模型中脫穎而出。以下是 Gemma 2 的主要功能：

● 卓越效能：Gemma 2 在 LMSYS Chatbot Arena 的排名中表現突出，超越了 GPT-3.5 和 Mixtral 8x7B 等大型模型，展示了其在對話 AI 方面的優越能力。

● 內建安全措施：Gemma 2 配備了 ShieldGemma 安全套件，可以有效減少仇恨言論、騷擾和其他不當內容的生成，確保 AI 模型的輸出更加安全、合規。

● 靈活部署：Gemma 2 可在多種硬體上高效運行，從邊緣設備到雲端部署皆適用，並且已經過 NVIDIA TensorRT-LLM 庫的優化，確保在各種設備上的高效能。

▍Google Gemma 2 的安全性

在當今 AI 技術飛速發展的背景下，安全性變得尤為重要。Google 為 Gemma 2 配備了先進的安全分類器 ShieldGemma，專門針對仇恨言論、騷擾、色情內容和危險內容進行過濾，確保用戶在使用 AI 模型時的安全性。

▍Google Gemma 2 需要付費嗎？

Gemma 2 是一款開源模型，Google 免費開放給全球開發者使用。無論是學術研究還是商業應用，都可以免費獲取和使用 Gemma 2 的模型權重。開發者可以從 Kaggle、Hugging Face、Vertex AI Model Garden 等平台下載 Gemma 2 的模型權重，並在 Google AI Studio 上嘗試其功能。

然而，雖然模型本身是免費的，但如果你想在更高效能的硬體上運行，可能需要支付相關的硬體費用。例如，如果你使用 NVIDIA RTX、NVIDIA GeForce RTX GPUs 或 NVIDIA Jetson 模組等進行部署，這些硬體的成本需要自行承擔。另外，某些雲端服務，如 Google Colab 的免費層級可能有運算資源的限制，若需更多資源，可能需要升級到付費方案。

▍AI 小模型的大智慧

Gemma 2 雖然是一款小模型，但其智慧和效能卻絲毫不遜色於大型模型。這得益於其優化的模型結構和高效的學習能力。通過學習大型模型的知識，Gemma 2 能夠在較小的參數下實現卓越的性能，這對於需要高效運行的應用場景尤為重要。

Google 的 Gemma 2 模型展示了輕量級 AI 模型在效能和安全性方面的巨大潛力。無論是在學術研究還是商業應用中，Gemma 2 都為開發者提供了一個強大且靈活的工具。隨著技術的不斷進步，我們期待更多像 Gemma 2 這樣的創新模型，為 AI 技術的發展帶來更多可能。

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