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隨著生成式AI與大型語言模型（LLM）的持續演進，由於這類應用具有提高生產力與效率的潛力，因此成為各界備受看好的技術潮流，然而，其引發的資安風險也不斷成為話題

近年不少醫院IT重新聚焦資料基礎工程，尤其是病歷資料的結構化，因為他們發現創新不見得非靠AI不可

最近台積電供應商傳出遭到勒索軟體攻擊，我想特別聚焦在裡面呈現的一些狀況，希望大家去想想如何改善這些現象

隨著科技大廠陸續推出AI技術打造的新服務，AI引發的爭議也可能越演越烈

Nvidia目前雖然是大家看好的IT廠商，但在各種不確定因素的夾擊之下，仍面臨許多挑戰，能否穩抓商機、繼續保持榮景，不僅要看Nvidia的「大腦」、「身手」是否夠明快，合作廠商能否穩定、及時地供應他們與用戶需要的配備，以及他們如何與整個世界的各種AI計畫合作、端出具體成效，將是關鍵

歐盟執委會於4月底宣布，將蘋果的iPadOS納入《數位市場法》管轄範圍，要求蘋果今年下半完成法規遵循

接觸純函數式的開發者，往往著重在如何撰寫純函式，然而若想以純函數式思考來解決現實的需求，對純函數式中非純粹部份的熟悉與掌控，絕對是必要的一環

在美國總統3月底發布的網路安全宣言裡，特別提到國土安全部的網路安全與基礎架構安全局（CISA）推出了資訊共享與緩解指引計畫，稱為「Shields Up」

面對新技術的導入，必須去用並不等於懂得如何用，因此失控失序狀況，正在許多公司上演。這樣的轉型挑戰，也發生在IT廠商身上，他們同樣需設法因應、甚至進行大幅度路線調整、產品與技術的擴充，以及市場生態系統與廠牌形象的重新塑造

資料量處於暴增的態勢既然已處於難以逆轉的常態，但我們仍應設法運用更有效率的方式儲存與處理資料，減緩儲存空間的用量成長速度，進而降低整體儲存層面的成本，我們製作的《備份應用的資料減量革命》提到的重複資料刪除技術，就是一種維持資料可用又能提升空間使用效率的作法

完全同態加密（FHE）工具讓應用程式得以處理加密狀態下的資料，有助於企業將敏感資料處理作業委外，例如金融或醫療業的用戶資料

7月底Meta釋出Llama 3.1，針對這項眾所矚目的生成式AI模型，我們解讀Meta公司發布的技術文件，整理當中的硬體基礎架構組成，憑藉我們對企業級IT基礎架構相關技術的了解，一起讓更多人認識用來訓練生成式AI模型的超大規模運算環境