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femtoAI 開放開發者社群,支援開發全新 AI 產品

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femtoAI 開放開發者社群,支援開發全新 AI 產品

2026-10-07
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開放全棧 AI 晶片及壓縮平台,記憶體用量及耗電量均可降至原來的 1/10

加州聖布魯諾2026年10月7日 /美通社/ — 領先的全棧 AI 晶片及壓縮平台 femtoAI 今日宣佈,在順利完成 Beta 測試計劃後,其開發者社群現已全面開放。開發者現可使用 femtoAI 的全棧 AI 壓縮平台,包括 femtoAI 稀疏處理單元(SPU)晶片評估套件、壓縮模型、編譯器及 Sparsity Studio™,輕鬆開發全新 AI 產品。femtoAI 將專利神經網絡稀疏化技術與先進模型壓縮技術轉化為實際資源節省,在維持準確度的同時,將耗電量及記憶體用量均降至原來的 1/10。開發者現可瀏覽 developer.femto.ai,探索 femtoAI 工具與系統帶來的各種可能。

femtoAI developer community
femtoAI developer community

「此前,我們一直在開發者社群內與數十家企業合作,協助它們運用 femtoAI 獨特的全棧 AI 晶片及壓縮平台開發新產品。現在正是將這些資源與體驗開放予更多企業及開發者的時候。」femtoAI 首席商務官 Bill Hoppin 表示。「Legato 及 Marshall 等客戶透過我們的開發工具與系統,輕鬆完成開發及部署,從而建立競爭優勢。如今,我們向所有人開放這些資源,期待看到各行各業的開發者運用全棧 AI 壓縮平台的強大能力,開拓更多創新可能。」

femtoAI 開發者社群的主要功能包括:

  • SPU 評估套件:訂購評估套件,即可使用 SPU 晶片。
  • 自助開發:使用 femtoAI 全套工具、編譯器及模型。
  • 靈活選用模型:開發者可匯入自己的模型、使用 femtoAI 的預建模型,或透過現成的易用工具及方便 AI 代理使用的技術文件,從零開始開發。
  • Sparsity Studio™:透過這項量測工具,查看 femtoAI 稀疏化技術實際節省的耗電量及記憶體用量。
  • 社群討論區:與 femtoAI 專家及開發者持續進行公開討論和問答交流。

femtoAI 音訊及感測業務副總裁 Sangnam Choi 表示:「femtoAI 不僅在硬件、軟件工具及應用中提供一流的稀疏化技術,亦運用先進模型壓縮技術,將OpenAI Whisper 等開源模型的記憶體用量降至原來的 1/10,並開發本機語音指令等度身訂造的解決方案。我們的團隊持續探索及應用新興技術與方法,進一步減少耗電量及記憶體用量。我們將繼續挑戰效能極限,同時維持準確度。」

femtoAI 開發者社群加快產品推出市場

femtoAI 開發者平台已在 femtoAI 的音訊及感測業務中發揮重要作用。智能眼鏡創新先鋒 Legato、享負盛名的耳筒及耳塞式耳機品牌 Marshall,以及 NewSound 等創新企業,均已運用 femtoAI 技術開發結合 AI 技術的音訊解決方案,將記憶體用量及耗電量均降至原來的 1/10。

「我們在 femtoAI 平台上整合先進 AI 音訊解決方案,取得了重大成功。易用的工具、創新功能及出色的支援服務,協助我們在短時間內,讓 Legato Frames 在這類產品形態下實現以往無法達到的聽覺表現。」Legato Hearing 行政總裁 Mehul Trivedi 表示。「我們十分欣賞與 femtoAI 團隊的合作,亦期待繼續攜手推出業界領先的產品。無論是現在,還是未來的發展過程中,這段合作關係對 Legato 都極具價值。」

加入社群

歡迎於 10 月 7 日(星期三)參加三藩市科技周(SF Tech Week)開發者歡樂時光聚會,與 femtoAI 團隊見面。活動將於 Salesforce 公園內 Barebottle Brewing Company 的啤酒花園舉行。現場將提供飲品及小食,femtoAI 專家亦會為您帶來開發者社群的專場介紹。歡迎即日報名參加。

如欲加入開發者社群並使用 femtoAI 平台,請瀏覽 developer.femto.ai。

關於 femtoAI

femtoAI 是領先的全棧 AI 晶片及壓縮平台,透過專利神經網絡稀疏化技術,協助企業切實節省資源。femtoAI 總部位於矽谷,由史丹福大學 Brains in Silicon 實驗室的研究人員於 2018 年創立。femtoAI 的全棧 AI 晶片及壓縮平台可協助 Marshall、NewSound 及 Legato 等客戶實現低延遲,同時將耗電量及記憶體用量均降至原來的 1/10。從可穿戴裝置及家電,到智能眼鏡與機械人,femtoAI 將 AI 的強大能力帶到各類裝置。

Sparsity Studio™
Sparsity Studio™

 

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