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AI 部署怎麼選：API、自架與端側的取捨
新模型發布後，真正的選擇是誰負責運算、資料與故障。本篇比較託管 API、自架大型模型與端側小模型，提供淘汰條件、成本公式與一頁評估單。沒有假造跑分或過期價格，讓你用自己的任務決定下一步。
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類別：開發日誌模型：Gemma 4 31B任務：發布 / 紀錄 / 追蹤
Station 進 Windows：NVIDIA 第一次把 DGX 放到 Fortune 500 書桌上
2026 年 6 月 1 日 GTC 台北，NVIDIA 宣布 DGX Station for Windows，預計第四季由 ASUS、Dell、GIGABYTE、HP、MSI、Supermicro 出貨。重點不是又加記憶體，是 DGX 第一次走進 Fortune 500 每天在用的 Windows。
748GB 拆開之後：Station 不是縮小版 GB300
DGX Station 行銷頁寫 748GB 統一記憶體，官方規格表卻拆成 252GB HBM3e 加 496GB LPDDR5X。對照機櫃 GB300 的 288GB／8TB/s，說明桌邊版跟機櫃版共用品牌，不共用完整晶片。
128GB 為什麼跑輸 RTX 5090：Spark 買到的是容量，不是頻寬
DGX Spark 官方有 128GB 統一記憶體，頻寬卻只有 273GB/s。這篇對照官方規格，說明為什麼「塞得下 200B」跟「跑得過消費卡」不是同一件事，以及什麼工作流才該買容量。
NVIDIA Rubin 量產了，你卻買不到一張卡
NVIDIA Rubin 在 GTC Taipei 進入全面量產，出貨卻要到秋天，最小單位還是五櫃 POD 不是顯卡。這篇拆七顆晶片、NVL72 內部，以及它跟 Blackwell 差在哪。
NVIDIA DGX 2026：Spark 跟 Station 差在哪
NVIDIA DGX 2026 系列從桌面 Spark、桌邊 Station 接到機櫃 GB300。這篇對照三層主機的規格、售價與適用對象，說明 128GB 跟 748GB 差在哪、為什麼 Spark 先漲到 4,699 美元，以及一般開發者什麼時候不該買整台 DGX。
Agent 平台的護城河：模型之外，什麼留得住
當模型、工具協定與基本 Agent loop 越來越可替換，平台價值將往身分政策、長期記憶、內部整合、稽核評估與被員工採用的工作流集中。本文提出公司 Agent 的五層護城河框架。
AI Agent Scope 怎麼設計？記憶、憑證與沙箱隔離
Scope 不只是對話分組，而是公司 Agent 的最小信任邊界。本文拆解身分主體、記憶、憑證授權、持久沙箱與交付對象，說明如何讓個人與共享 Agent 不再混用權限。
公司級 AI Agent 安全指南：權限、注入與稽核
公司級 Agent 的風險不只來自模型，而是模型能代表誰採取行動。本文以威脅模型拆解提示注入、權限提升、資料外洩與持久化風險，並整理批准、撤銷及稽核控制。
公司 AI Agent 怎麼導入？兩週低風險試點
公司 Agent 的第一個概念驗證（POC）不該證明它什麼都會，而要驗證團隊能否限制資料、權限與副作用。本文提供兩週低風險試點流程，涵蓋選題、對抗測試、共享 scope、背景任務與撤銷演練。
公司級 AI Agent 是什麼？和個人助手差在哪
公司級 AI Agent 與個人助手的差別不在模型，而在身分、記憶、憑證、沙箱、協作與稽核。本文用六層框架說明什麼時候個人工具已經不夠，以及公司平台為何必須改變信任模型。
FDE 作品集怎麼做：一個能進 Production 的 AI 導入案例
別再用聊天介面截圖當 FDE 作品集。本篇以企業客服工單 copilot 為案例，逐步設計權限、資料整合、eval、人工審核、部署、監控、回復與成效驗證，讓作品能回答 production 現場真正關心的問題。
NVIDIA NeMo RL 是什麼？Agent 何時該用 RL
NVIDIA NeMo RL 是用於 LLM、VLM 與 Agent post-training 的開源框架。本文比較 Prompt、SFT 與 RLVR，拆解 GRPO、Async RL、Ray、training／generation backend，並提供是否值得導入的判斷標準。
NVIDIA 開源 Agent 全景圖：15 個專案怎麼選
NVIDIA 開源 Agent 生態不只 Nemotron 模型。本文用模型、資料、訓練、Harness、安全與部署七層，整理 15 個專案的用途、架構、授權、成熟度及替代方案，並提供個人、訓練團隊與企業三套選型路線。
QM vs OpenClaw vs Hermes：公司 Agent 怎麼選？
QM、OpenClaw 與 Hermes Agent 怎麼選？本文比較三者預設的信任邊界：QM 的共享 scope、OpenClaw 的 Gateway cell，以及 Hermes 的獨立 profile，整理個人、團隊與公司導入路徑。
Kimi K3 能本地部署嗎？8 張頂級 GPU 起跳
Kimi K3 本地部署最低可用 8 張高容量資料中心 GPU，但不同硬體可能需要 16 或 32 張。本文整理 1.56TB 權重、vLLM 與 SGLang 配置，以及 API、自架測試和正式叢集該怎麼選。
YC 開源 QM：真正難題是公司級權限邊界
YC QM 是一套給公司使用的多人 Agent harness。它從超過 50 個 Hermes Agent 的管理經驗出發，把員工、專案、記憶、憑證與沙箱放進可治理的 scope，透露公司級 Agent 接下來真正要解的問題。
Kimi K3 開源基礎設施：三個專案怎麼分工？
Kimi K3 不只公開模型權重，也整理出 FlashKDA、MoonEP 與 AgentENV 三項基礎設施。本文沿著 attention kernel、MoE 跨卡通訊到 Agent 沙箱，說清楚各自解決什麼問題、誰適合使用，以及目前的硬體與安全限制。
Kimi K3 開放權重：月之暗面公開了什麼？
Kimi K3 開放權重後，月之暗面同步交付技術報告、FlashKDA、MoonEP、AgentENV 與 PerceptionBench。本文整理各專案解決的問題、授權差異、自架門檻，以及這次開放真正有價值的地方。
Kimi K3 技術報告：三個架構改動一次看懂
Kimi K3 技術報告把模型擴展拆成長度、深度與寬度三個問題。本文用白話解釋 KDA、Attention Residuals、Stable LatentMoE 的作用，也釐清官方 2.5 倍 scaling efficiency 不等於推論快 2.5 倍。