Mac 遠端桌面怎麼選：Tailscale、Jump Desktop、RustDesk 與內建螢幕共享
不想付錢就用 Tailscale + 內建螢幕共享，完全免費且最穩；要更順才考慮付費的 Jump Desktop，本文對比 4 種方案並給 5 分鐘設定與闔蓋休眠三大坑解法。
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自架推論服務導讀：什麼時候值得自己跑模型
自架推論的關鍵不在引擎多快，而在你的 GPU 使用率：一張打滿的 A100 約 $0.70 / 百萬輸出 token，使用率掉到一成就變 $7，比多數雲端 API 貴。這篇是系列導讀，把七套工具分成三層，幫你判斷該選哪一層。
TensorRT-LLM：編譯換效能的 NVIDIA 專用 LLM 推論引擎
TensorRT-LLM 是 NVIDIA 的開源 LLM 推論庫（Apache 2.0），用離線編譯把模型權重與計算圖轉成最佳化的 TensorRT engine，再用自訂 CUDA kernel、in-flight batching 與多種平行化壓出硬體極限。代價是只支援 NVIDIA GPU、編譯要數十分鐘、換模型或量化就要重新 build。
TGI：HuggingFace 的 LLM 推論伺服器，以及它為什麼進入維護模式
Text Generation Inference（TGI）是 HuggingFace 自家的 LLM 推論伺服器，用 Rust + Python 實作，率先在開源推論引擎裡引入 continuous batching 與 Flash Attention。2026 年 3 月 GitHub 倉庫歸檔進入維護模式，官方建議遷移到 vLLM 或 SGLang。了解 TGI 仍然重要：它定義了後繼引擎的架構基線，而且許多 HuggingFace Inference Endpoint 上的既有服務仍在跑它。
2021 AI 頂會導讀：電腦視覺篇
2021 是 Transformer 正式入侵電腦視覺的元年——Swin Transformer 拿下 ICCV Best Paper，DINO 證明自監督 ViT 能自動學會物件分割，NeRF 從單篇論文變成一整個子領域。CVPR 和 ICCV 都因疫情改為全線上舉辦，但這一年產出的論文深遠影響了此後整個 CV 領域的架構選擇。
2021 AI 頂會導讀：機器學習篇
2021 年是 diffusion model 超越 GAN、自監督學習理論突破、RL 評估方法論覺醒的一年。NeurIPS 收了 9,122 篇投稿創當時紀錄，ICLR 的 Score-Based Generative Modeling 論文日後成為整個 diffusion 生態的理論基石，ICML 則在優化理論與自監督學習動力學分析上交出紮實貢獻。
2021 AI 頂會導讀：自然語言處理篇
2021 年是 NLP 從「fine-tune 整個模型」轉向「只調一小部分參數」的分水嶺——Prefix-Tuning（ACL）、LoRA（arXiv，後成為業界標準）、Prompt Tuning（EMNLP）三篇同年出現，ACL Rolling Review 同年啟動，Findings track 正式站穩成為第二發表管道。
2021 AI 頂會在收什麼題目：Transformer 擴散、自監督學習與 Diffusion 的起點
2021 年是 AI 頂會的分水嶺：Transformer 從 NLP 全面入侵 CV 與時序領域，自監督學習成為各會議最熱門關鍵詞，Diffusion Model 拿下 ICLR Outstanding Paper 但還沒有人意識到它會取代 GAN——而 GNN 和 Federated Learning 正處於論文量的歷史高峰，之後開始走下坡。
2022 AI 頂會導讀：電腦視覺篇
2022 年是 CV 從「辨識」走向「生成」的轉折點——Latent Diffusion Models 在 CVPR 發表後催生了 Stable Diffusion，NeRF 從 2021 年的 25 篇暴增到 CVPR 單場超過 50 篇，ConvNeXt 替 CNN 打了一場漂亮的反擊戰，而 ECCV 則在 Tel Aviv 交出了 157 篇 Oral 的歷史最高紀錄。
2022 AI 頂會導讀：機器學習篇
2022 年是 diffusion model 登上頂會舞台中央、Chinchilla scaling laws 改寫大模型訓練範式、Chain-of-Thought 讓推理成為可提示能力的一年。NeurIPS 破萬篇投稿，13 篇 Outstanding Paper 裡有 3 篇跟 diffusion 直接相關，Chinchilla 和 data pruning 兩篇挑戰了『大就是好』的信條。ChatGPT 年底發佈前夜，所有拼圖都在這一年的頂會上各就各位。
2022 AI 頂會導讀：自然語言處理篇
2022 年是 NLP 從「模型能力展示」走向「模型對齊與控制」的轉折年——InstructGPT 把 RLHF 推上主流、Chain-of-Thought 證明推理能力可以靠提示詞解鎖、Flan 2022 讓 instruction tuning 的方法論成熟化。ACL 與 NAACL 同年全面啟用 ARR 滾動審稿，暴露了大量基礎設施與審稿人負載問題。年底 ChatGPT 上線，NLP 研究的遊戲規則從此改寫。
2022 AI 頂會在收什麼題目：Diffusion 爆發、Chain-of-Thought 與 ChatGPT 前夜
2022 年是 AI 頂會的轉折年：Diffusion Model 從冒頭變成主流（NeurIPS 兩篇 Outstanding Paper），Chinchilla 改寫 scaling laws 的遊戲規則，Chain-of-Thought 證明大模型能推理，InstructGPT 用 RLHF 讓語言模型學會聽話——而這一切在年底 ChatGPT 上線後瞬間從學術議題變成全球新聞。
2023 AI 頂會導讀：電腦視覺篇
2023 是 CV 從「看圖」走向「理解＋生成＋控制」的一年——Segment Anything 讓分割變成 zero-shot 通用能力，ControlNet 讓擴散模型可精準控制，3D Gaussian Splatting 以即時渲染速度挑戰 NeRF，DreamBooth 和 InstructPix2Pix 把文生圖從「生成」推向「編輯」。CVPR 投稿量突破九千、ICCV 突破八千，兩場會議恢復實體舉辦，規模與密度同創新高。
2023 AI 頂會導讀：機器學習篇
2023 年是 LLM 全面接管 ML 頂會的一年。NeurIPS 投稿破 12,000 篇，兩篇 Outstanding Paper 都直接針對大模型（隱私審計與湧現能力質疑），Runner-Up 的 DPO 在短短兩年內成為 RLHF 的實質替代標準。ICLR 的 DreamFusion 開啟了 text-to-3D 賽道，ICML 則把 LLM 水印和學習率自適應推上舞台。Mamba 以 arXiv 預印本之姿在 NeurIPS 現場引爆討論，預示 Transformer 的第一個真正挑戰者即將到來。
2023 AI 頂會導讀：自然語言處理篇
2023 年是 ChatGPT 之後的第一個完整學術年——NLP 頂會的議程被 LLM 全面重寫：ACL 的 Best Paper 研究幽默理解和政治偏見追蹤，EMNLP 的 Best Paper 用資訊流視角解釋 in-context learning，而 HackAPrompt 這篇 prompt injection 競賽論文直接拿下 EMNLP Best Paper，標誌著安全研究正式進入主流。整年最大的主題轉變是：研究者不再問「怎麼讓模型更準」，開始問「怎麼知道模型在不在騙你」。
2023 AI 頂會在收什麼題目：LLM 重寫研究議程的一年
2023 年是 LLM 全面重寫 AI 研究議程的第一年：DPO 拿下 NeurIPS Outstanding Runner-Up、ReAct 成為 ICLR Oral、hallucination 從邊緣詞彙變成每場會議的熱門 track——同時 3D Gaussian Splatting 在 SIGGRAPH 發表後橫掃 CV 社群，Mamba 年底出現挑戰 Transformer 的注意力壟斷，而傳統 NLP pipeline 的論文量開始明確萎縮。
2024 AI 頂會導讀：電腦視覺篇
2024 是 3D Gaussian Splatting 全面接管 3D 重建、video generation 從研究走向產品、vision-language model 深入各垂直領域的一年。CVPR 投稿量突破 11,500 篇再創紀錄，Best Paper 給了 Google Research 的 Generative Image Dynamics 和 UCSD/Google 合作的 Rich Human Feedback for Text-to-Image Generation；ECCV Best Paper 則頒給哥倫比亞大學的 Minimalist Vision with Freeform Pixels——一篇回歸光學基礎物理的非典型得獎作。
2024 AI 頂會導讀：機器學習篇
2024 年是 ML 頂會投稿量爆炸的一年：NeurIPS 收到 15,671 篇創歷史紀錄，ICML 和 ICLR 也分別突破九千和七千。研究主題從「把模型練更大」轉向「推論時怎麼花算力更聰明」——test-time compute scaling 成為年度最重要的新方向。Best Paper 層面，VAR 用 next-scale prediction 在影像生成上超越 diffusion、Rectified Flow 成為 Stable Diffusion 3 的理論基礎、ICLR 首次頒發 Test of Time Award 給 VAE 原論文。
2024 AI 頂會導讀：自然語言處理篇
2024 年的 NLP 頂會在 LLM 全面統治下重新定義自己：ACL 把開放科學列為年度主題、七篇 Best Paper 有四篇在問語言模型的根本能力邊界；EMNLP 則把焦點轉向多語言與跨文化，Best Paper 從語音表徵做到梯度可解釋性。投稿量持續爆炸（ACL+EMNLP 合計破萬），但社群真正焦慮的不是數量，而是當 LLM 能做幾乎所有 NLP 任務時，NLP 研究本身還剩什麼。
2024 AI 頂會在收什麼題目：Agent 元年與 Scaling 辯論
2024 年 AI 頂會的關鍵字是 agent、alignment、multimodal LLM 和 inference-time compute——LLM 相關論文在五大會議的佔比從 2023 年的顯著上升再度翻倍，agent 相關關鍵詞成長 4.3 倍，而 diffusion model 從「新興方向」正式晉升為與 LLM 並列的雙主軸。同時，傳統任務導向 NLP 研究持續萎縮，GAN 幾乎從頂會消失。