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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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    喵星人

    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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    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。
    ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！
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    Smaller, Safer, More Transparent: Advancing Responsible AI with Gemma
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    09/09 15:50

    【2025 最新】Amazon搶進企業AI代理市場！全新Quick Suite工具挑戰Google與微軟
    2025 年 9 月，Amazon 正式宣布進軍企業 AI 代理市場，推出內測中的 Quick Suite。這套工具以 AI 代理為核心，能自動協助企業處理研究、數據分析、文件生成與決策建議，顯示 Amazon 不再滿足於雲端基礎建設角色，而是要與 Google Gemini、Microsoft Copilot 等直接競爭。隨著「Amazon AI 代理」與「企業 AI 工具」成為熱搜關鍵字，這場 AI 生產力工具的戰爭也進入白熱化。
    🚀 Amazon Quick Suite 的核心功能
    自動化研究與分析：快速整理大量資訊並輸出簡明摘要，降低員工花費在基礎調查上的時間。
    文件生成與內容提案：AI 可自動撰寫簡報、合約草稿與市場研究報告。
    決策輔助：結合雲端大數據與 AI 模型，提供企業策略建議。
    深度整合 AWS：直接與 Amazon Web Services 資料與安全架構相連，確保企業級可靠性。
    📊 比較表｜Amazon Quick Suite vs 傳統企業工具
    | 項目 | Amazon Quick Suite (AI 代理) | 傳統企業工具（如 Office、CRM） |
    | 研究與分析| AI 自動整理資訊，輸出重點摘要 | 人工整理與分析，耗時耗力 |
    | 文件生成 | 自動產出簡報、報告與提案 | 需人工撰寫與編輯 |
    |決策支援 | AI 提供數據驅動的決策建議 | 多依靠人員經驗與靜態數據 |
    | 系統整合 | 與 AWS 深度整合，確保安全與穩定性 | 需額外串接不同平台，整合度較低
    |操作效率 | 高度自動化，適合追求效率與規模化的企業| 以人力操作為主，效率受限
    🎯 小結：Amazon 正式加入企業 AI 工具大戰
    Amazon 這次推出 Quick Suite，不僅是補足自家在 AI 生產力應用上的缺口，更意味著 AI 代理將成為企業競爭力的核心。在 Google、Microsoft 已搶先推出 Gemini 與 Copilot 的情況下，Amazon 的加入勢必會讓市場競爭更激烈。對企業來說，誰能率先掌握這類 AI 工具，就能在決策速度、營運效率與市場競爭中搶得先機。
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