簡立峰認為，台灣過去錯失了行動裝置軟硬整合的機會，但邊緣運算與小語言模型將是台灣產業的新機會。隨著蘋果推出內建AI手機，邊緣AI的發展備受矚目。他強調，適合在終端設備運算的小語言模型將成為開發重點，台灣可在此領域發展。
簡立峰認為，透過提升邏輯推理能力，邊緣AI將有更多可能性，並加速AI代理的進程。他特別提到AI的閱讀能力值得關注，這使其能夠自主學習。AI的數據運算能力已超越人類，如果資料足夠，AI能做到很多人類做不到的事情。簡立峰強調，AI的發展應讓民眾「有感」，例如新聞台直播即時翻譯，將應用轉化為商機。
簡立峰認為商機體現在邊緣AI與AI機器人領域，如AI PC、AI手機和物聯網。過去台灣在行動世代的科技發展較為失落，但在軟體和軟硬整合方面沒有優勢。適合在終端設備運算的小語言模型將是新一波開發重點。模型縮小能降低成本，若效能也能提高，將達到「甜蜜點」。簡立峰建議台灣科學家專注於優化模型，並保持模型的靈活度，不被單一雲端公司的模型綁住。縮小模型的方法包括量化、修枝、知識蒸餾和LoRA等技術。簡立峰強調，AI的推理能力和邊緣計算的應用將成為關鍵，隨著硬體性能提升和模型縮小技術進步，台灣在AI領域的競爭力將持續增強。
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