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APMIC攜手Twinkle AI 推手機3B繁中模型「Formosa-1」

未署名2025/4/8 17:41

#AI29 家 · 249 篇
#社群9 家 · 23 篇
#NVIDIA9 家 · 18 篇

APMIC攜手Twinkle AI 推手機3B繁中模型「Formosa-1」（新聞配圖） — 配圖來源：聯合新聞網

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其他媒體的相關報導

T客邦2025/4/8 14:00
「Formosa-1」台灣首個手機端 3B 繁中推理模型，APMIC 攜手 Twinkle AI 打造 | T客邦
共同關鍵字：#ai
科技新報2025/4/8 16:29
APMIC、Twinkle AI 聯手開發，手機端繁中推理模型 Formosa-1 登場
共同關鍵字：#AI
Newtalk新聞2025/4/10 14:13
NVIDIA攜手Google 為企業帶來代理型AI推理功能
共同關鍵字：#NVIDIA #AI
4Gamers2025/4/9 17:21
技嘉攜手NVIDIA，與師大共推AIGC次世代數位藝術
共同關鍵字：#NVIDIA #AI

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寫法

「寫法」只描述文章文字本身寫了什麼，不評斷報導好壞或真假。每篇取得內文的文章在抓到後約 10 分鐘內分析一次，結果永久保存；內文在快取期滿後會刪除，但分析結果仍留著，長期趨勢才能比較。

轉述社群貼文: 內文前 250 字出現「在／於／透過……臉書、粉專、Threads、Instagram、X、YouTube、節目、直播、PTT、Dcard……發文、PO 文、貼文、分享、表示」等寫法，代表這篇的開頭在轉述某人的貼文或節目發言。只看開頭，所以文中後段才引用的貼文不算。
轉述對象分類: 看「在臉書……」前面、同一個逗號內的頭銜詞，例如「精神科醫師」「台北市長」「前立委」「網友」。句子裡只有名字時（「邱毅今天在臉書……」），改看這個名字在最近一週其他報導前面最常出現的頭銜：至少 3 次、同一類過半才採用；文字對不出來時，改用這個關鍵字所在的人物分組（例如「意見領袖」「藝人」）。只有確定是人物的關鍵字（在人物分組裡，或對應到 Wikidata 的人）才會這樣補，避免把「深夜」「學生」這類詞當成人名。每天更新一次，都對不出來的列為「尚未標記」。管理員在「標籤管理」確認共用分類，可同時標記多個角色或背景。相關分類會同步套用到已辨識此轉述對象的報導，並留下紀錄；分類不代表每次發言都以該角色進行。
標題用詞: 依詞表比對標題：懸念（「1事」「原因曝」「回應了」「下場曝」等不說重點的寫法）、反應（「反應驚人」「傻眼」「一面倒」）、攻擊（「怒轟」「狠酸」「開嗆」）。一篇可以同時屬於幾類；詞表比對不理解上下文，例如「轟」也會出現在「轟炸」。
比例的分母: 各家已分析的文章（取得完整內文者）。同一篇報導可計入多個轉述對象分類，各標籤的篇數與比例不可直接相加；報導總篇數只計一次。只取得摘要或內文過短的文章不分析，所以不列入分子也不列入分母。整批轉載其他媒體的轉載站不列入跨媒體比較。

各家比較與完整的分類規則見看寫法。

資料來源

新聞媒體每 9 分鐘、其他媒體每小時抓取一次新文章（每輪從最久沒抓的媒體開始），保存標題、摘要、連結、圖片網址、標籤與署名；正文在刊登後 7 天內可於站內閱讀。收錄的媒體與抓取狀態見媒體來源。

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媒體摘要卡

滑鼠停留在媒體名稱上（手機點一下，再點一下進入媒體頁）會顯示媒體摘要；摘要只供瀏覽，不會擋住下方的連結，滑鼠移開就關閉。內容包括藍綠分類，本站過去 24 小時與 7 天收錄的篇數，以及近 24 小時熱門關鍵字。熱門關鍵字統計這家媒體文章的標籤與標題關鍵詞，排除新聞分類詞，每篇每詞計一次，最多取最新 2,000 篇；透過彙整來源收錄的不列關鍵字。

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