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今年5月，Google聲稱他們能將訓練BERT-Large模型的時間，從3天縮短到76分鐘。現在Nvidia號稱自家超級運算平台只需要53分鐘，不過，訓練時間會因為不同的節點與GPU數量組合，而有所差異

LabelHub平臺主要提供客戶標記資料、訓練影像辨識模型的功能，為了快速找出不佳的影像與標記師，更設計一套AI評分機制，運用人機互助，提升PM的工作效率

國網中心主任史曉斌揭露國產超級電腦臺灣杉二號使用情況，截至上周，系統資源使用量達85％～90％，其中智慧醫療和製造應用最多。國網中心也計畫於下半年在計算雲平臺（TWCC）新增大數據分析服務，明年還要強化AIoT數據分析服務。另一方面，繼2個月前宣布要將AI技術商品化，LINE近日揭露產品藍圖，今年Q3要開始實測聊天機器人和OCR手寫辨識系統，明年將以SaaS模式推出AI服務，採月付訂閱制收費。

北醫附醫近日揭露智慧醫療新進展，在AI應用方面，發展出全球首創的顏面麻痺標註資料庫，其辨識系統準確率達94％，此外，北醫附醫還開發了慢性疼痛照護平臺，已能連結4款臨床和穿戴裝置的數據，系統也能將病患自行輸入的症狀整合進病歷，並提供治療建議。