Orange Pi Zero 2W 全新登場
Orange Pi喺2025年5月28日發佈咗全新嘅Orange Pi Zero 2W，一款超迷你但功能強大嘅單板電腦，專為IoT同輕量級項目設計。呢款新機型用咗Allwinner H618四核心Cortex-A53處理器，主頻1.5GHz，搭配1GB到4GB嘅LPDDR4 RAM，效能比上一代Zero系列有咗好大提升。佢仲內建咗Mali-G31 GPU，支援OpenGL ES 3.2同Vulkan 1.1，對於圖形處理同輕量級顯示應用好夠力。
Orange Pi Zero 2W嘅最大賣點係佢嘅超小型設計，尺寸只有65mm x 30mm，仲要內置咗Wi-Fi 5同Bluetooth 5.0，方便用喺無線網絡嘅項目，例如智能家居控制、遠程監控或者小型伺服器。佢提供咗1個USB 2.0埠、1個USB-C用於供電同數據傳輸，仲有26-pin GPIO介面，支援I2C、SPI同UART，方便同各種感應器同模組連繫。儲存方面，佢支援microSD卡同eMMC模組，靈活性好高。
軟件支援方面，Orange Pi Zero 2W預載咗基於Linux嘅作業系統，例如Ubuntu同Debian，仲同Android 12相容，畀用家有更多選擇去開發唔同類型嘅應用程式。佢嘅開源特性同豐富嘅開發者社群支援，畀DIY愛好者同專業開發者可以好輕鬆咁用佢嚟搞項目，無論係做智能音箱、網絡攝影機定係小型NAS伺服器都好得。價格方面，Orange Pi Zero 2W入門版1GB RAM只係$15美元，性價比真是一個無得輸！
市場反應方面，Orange Pi Zero 2W一出就畀好多用家同開發者讚賞，特別係佢嘅低功耗同小巧設計好適合嵌入式應用。不過，有啲用家提到佢嘅散熱表現可能唔夠理想，喺長時間高負載運作下可能需要額外嘅散熱方案，例如小型散熱片。總體嚟講，Orange Pi Zero 2W係一個好實惠同靈活嘅選擇，無論你係想搞IoT項目定係學嵌入式開發，佢都係一個好幫手！Source URL
Arduino喺2025年5月正式發佈咗全新嘅Uno R4系列，畀微控制器迷同電子DIY愛好者一個大驚喜！Uno R4分為兩款型號：Uno R4 WiFi同Uno R4 Minima，兩者都用咗32位嘅RA4M1 Arm Cortex-M4處理器，主頻達到48MHz，相比舊款Uno R3嘅16MHz AVR處理器，效能提升好大一截。Uno R4 WiFi仲內建咗Wi-Fi同Bluetooth模組，畀無線項目開發更加方便，特別適合IoT應用同智能設備嘅製作。
Uno R4嘅記憶體同儲存能力亦有顯著升級，擁有32KB SRAM同256KB Flash，比之前嘅型號多咗好多空間去跑更複雜嘅程式碼同儲存數據。佢仲新增咗12位ADC（模數轉換器），提供更高嘅精準度，對於感應器數據採集好似溫度、濕度或者光線感應器嘅應用真是一個大進步。仲有，Uno R4支援USB-C介面，取代咗舊款嘅USB-B，接線更方便同現代化。
設計上，Uno R4保留咗Arduino一貫嘅易用性同相容性，佢同舊款Uno嘅外形同引腳佈局保持一致，意味住現有嘅Shield同配件都可以直接用，唔使擔心相容問題。Uno R4 WiFi版本仲內建咗一個LED矩陣顯示屏，可以直接用來顯示簡單嘅圖案或者狀態提示，對於初學者嚟講真是一個好玩嘅功能。電力管理方面，佢支援5V同3.3V雙電壓輸出，方便同唔同類型嘅模組同感應器連繫。
喺軟件生態上，Arduino繼續提供免費嘅Arduino IDE 2.0，支援Uno R4系列，仲同多款第三方平台例如PlatformIO相容。用家可以好輕鬆咁用C++或者其他語言編程，開發從簡單嘅LED閃爍到複雜嘅物聯網項目。Arduino官方仲提到，Uno R4系列特別針對教育市場同DIY社群，價格定得親民，Uno R4 Minima大約$20美元，Uno R4 WiFi就係$25美元，性價比真是一個無得彈！
市場反應方面，Uno R4一出就畀好多用家讚賞，特別係WiFi版本嘅無線功能同LED矩陣好受歡迎。不過，有啲用家提到新處理器嘅學習曲線可能會比舊款AVR略為陡峭，特別係對新手嚟講。不過，憑藉Arduino強大嘅社群支援同豐富嘅教學資源，呢個問題應該唔難解決。總括嚟講，Uno R4系列係一個好值得投資嘅升級，無論你係想學電子定係搞專業項目，佢都係一個好幫手！Source URL
最新嘅Raspberry Pi 5喺2025年5月正式登場，畀單板電腦愛好者同開發者好多新驚喜！呢款新機型比之前嘅版本有咗好大嘅升級，尤其係喺效能同功能上。Raspberry Pi 5配備咗全新嘅四核心64位Arm Cortex-A76處理器，主頻高達2.4GHz，相比Raspberry Pi 4，運算能力提升咗接近一倍。同時，佢仲有更強嘅圖形處理能力，採用咗VideoCore VII GPU，支援4K雙顯示輸出，無論係用來做影音播放定係輕量級遊戲開發都好夠力。
記憶體選擇上，Raspberry Pi 5提供4GB同8GB兩個版本，仲首次引入咗LPDDR5 RAM，數據傳輸速度更快，對於多任務處理同大型項目好有幫助。儲存方面，佢繼續支援microSD卡，但新加入咗PCIe 3.0介面，畀用家可以接駁高速NVMe SSD，讀寫速度大大提升，對於需要快速存取數據嘅應用場景好似係伺服器或者AI項目真是一個大突破。
網絡連接方面，Raspberry Pi 5升級到Wi-Fi 6同Bluetooth 5.2，無線傳輸更快更穩定。佢仲保留咗雙USB 3.0同雙USB 2.0埠，仲有Gigabit Ethernet，確保咗同其他設備嘅高效連接。對於IoT（物聯網）愛好者，Raspberry Pi 5仲提供咗更多GPIO針腳同增強嘅HAT相容性，方便同各種感應器同模組連繫，喺智能家居或者自動化項目上用得更靈活。
軟件支援方面，Raspberry Pi 5預載咗最新嘅Raspberry Pi OS，基於Debian 12，仲同Ubuntu、Kali Linux等多款作業系統相容。用家可以好輕鬆咁用佢嚟開發各類應用程式，無論係學編程、搞機器人定係搭建個人雲端伺服器都好得。Raspberry Pi基金會話，呢款新機型嘅設計目標係要畀用家喺教育同DIY項目上有更多可能性，同時保持價格親民，入門版定價大約係$60美元，性價比真是一個爆燈！
市場反應方面，Raspberry Pi 5一出就畀好多用家同開發者熱烈討論，有人話佢嘅升級幅度大到好似一部全新嘅電腦，特別係PCIe支援同Wi-Fi 6真是一個亮點。不過，亦有部分用家提到散熱問題，因為新處理器同GPU效能更高，可能需要更好嘅散熱方案，建議搭配專用散熱片或者風扇。總體嚟講，Raspberry Pi 5係一個好強大嘅升級，無論你係新手定係資深玩家，都值得一試！Source URL
Mercury 係一間總部喺美國嘅數碼銀行初創公司，專為初創企業提供金融服務，喺 2025 年完成咗 3 億美元嘅融資，包括初級同二級資金，估值達到 35 億美元。呢輪 C 輪融資由 Sequoia 領投，Coatue、CRV、Andreessen Horowitz 同新投資者 Spark Capital 同 Marathon 參與。話說回來，Mercury 提供一個專為初創企業設計嘅數碼銀行平台，整合咗銀行賬戶、支付處理同財務管理工具，幫到創業者更有效管理現金流同財務運營。呢筆資金將用於擴展 Mercury 嘅產品功能，例如推出新嘅 API 服務同加強國際支付功能。
Mercury 嘅平台同傳統銀行唔同，佢專注於初創企業同中小企嘅需求，提供簡單易用嘅界面同強大嘅整合功能。例如，Mercury 可以同會計軟件例如 QuickBooks 同 Xero 無縫連接，畀用戶可以即時同步財務數據，減少手動操作嘅時間。喺 2025 年，Mercury 計劃推出一個新嘅 AI 驅動嘅財務分析工具，幫到企業預測現金流同優化開支。呢個工具利用機器學習技術，分析用戶嘅交易數據，畀出個性化嘅財務建議，特別適合快速增長嘅初創公司。Mercury 仲同 Stripe 同 Plaid 等金融科技公司合作，提供更全面嘅支付同數據連繫服務。
呢輪融資反映咗投資者對數碼銀行同金融科技領域嘅持續看好。隨住越來越多企業轉向數碼化財務管理，Mercury 嘅市場需求持續增長。喺 2024 年，Mercury 已經服務超過 10 萬間初創企業，處理咗數十億美元嘅交易量。呢輪融資將幫到公司進一步擴展市場份額，特別係喺歐洲同拉丁美洲等新興市場。Mercury 亦都計劃喺 2025 年底前推出一個新嘅企業級解決方案，專為中型企業提供更複雜嘅財務管理工具，例如多幣種賬戶同自動化薪資處理。
喺競爭方面，Mercury 面對來自 Brex 同 Ramp 等其他數碼銀行平台嘅挑戰，但佢憑藉強大嘅用戶體驗同快速嘅產品迭代，成功吸引咗大量忠實客戶。Mercury 嘅 CEO 表示，呢輪融資將加速公司喺技術同市場擴展方面嘅投資，同時保持對初創企業嘅承諾，幫佢哋喺競爭激烈嘅市場中脫穎而出。喺安全方面，Mercury 亦都加強咗數據保護措施，例如採用雙重認證同實時欺詐監測，確保用戶資金同數據嘅安全。想了解更多，可以瀏覽 TechCrunch。
Anthropic 係一間專注於 AI 安全同研究嘅初創公司，喺 2025 年 3 月 3 日宣佈完成 35 億美元嘅 E 輪融資，估值飆升至 615 億美元。呢輪融資由 Lightspeed 領投，Salesforce Ventures、Menlo Ventures 同 General Catalyst 等投資者參與。話說回來，Anthropic 係 OpenAI 嘅主要競爭對手之一，佢開發嘅 Claude 大型語言模型以安全性同可控性聞名，特別適合自然語言處理任務，例如對話生成、文本分析同程式碼生成。呢筆資金將用於進一步提升 Claude 模型嘅能力，同時擴展企業級應用，例如喺法律、金融同醫療行業嘅 AI 解決方案。
Anthropic 嘅 Claude 模型同其他語言模型唔同，佢採用咗 憲法 AI 技術，透過一組預定義嘅原則同規則訓練模型，確保生成嘅內容更加安全同符合倫理。例如，Claude 喺回應敏感問題時會避免生成有害或偏見內容，呢點喺企業應用中尤其重要。喺 2025 年，Anthropic 計劃推出 Claude 嘅新版本，支援更大嘅上下文窗口同更強嘅多模態能力，例如處理圖像同語音輸入。呢啲功能將幫到公司喺客服、內容創作同數據分析等領域提供更智能嘅解決方案。同時，Anthropic 仲同 Google 建立咗戰略合作，利用 Google Cloud 嘅基礎設施提升模型訓練同部署效率。
呢輪融資亦反映咗投資者對 AI 安全領域嘅重視。隨住生成式 AI 嘅普及，市場對可信賴同透明 AI 系統嘅需求日益增長。Anthropic 喺呢方面嘅定位幫佢吸引咗大量關注同資金。喺 2024 年，Anthropic 已經融資 10.8 億美元，當時估值為 185 億美元，今次新融資令佢嘅估值增長超過三倍，顯示咗市場對佢嘅信心。喺應用場景方面，Anthropic 嘅技術已經被一啲大型企業採用，例如用於自動化合同審查同客戶服務對話。佢哋仲計劃喺 2025 年推出一個開發者平台，畀第三方可以更容易整合 Claude 模型到自己嘅應用中。
喺競爭方面，Anthropic 面對來自 OpenAI、xAI 同 Meta AI 嘅挑戰，但佢憑藉專注於安全同倫理嘅定位，成功喺市場上搵到一席位。Anthropic 嘅 CEO 強調，佢哋會繼續投資喺 AI 安全研究，確保技術發展同社會責任之間嘅平衡。呢輪融資仲將用於擴大公司嘅全球影響力，包括喺歐洲同亞洲設立新嘅辦事處同研發中心。想了解更多，可以瀏覽 TechCrunch。
Runway 係一間總部設喺紐約嘅 AI 初創公司，喺 2025 年 4 月 3 日宣佈完成 3.08 億美元嘅 D 輪融資，估值達到 30 億美元。呢輪融資由一眾知名投資者領投，顯示咗市場對生成式 AI 喺媒體製作領域嘅高度期待。話說回來，Runway 專注於開發用於媒體製作嘅 AI 模型，例如生成高質量影片、圖像同音頻內容。佢哋嘅技術已經被廣泛應用喺電影製作、廣告同社交媒體內容創作，幫到創作者大幅降低製作成本同時間。
Runway 嘅核心產品係 Gen-2 同 Gen-3 Alpha 模型，可以根據文本提示生成逼真嘅視覺同音頻內容。例如，輸入一段描述「夜晚森林中嘅科幻戰鬥」，Runway 就可以生成相應嘅影片片段，畫質同細節都同專業製作相近。呢種技術對於獨立電影製作人同小型創作團隊尤其有吸引力，因為佢哋可以用較低成本實現高質素嘅視覺效果。Runway 仲提供咗一個雲端平台，畀用戶可以透過瀏覽器直接使用 AI 工具，無需強大嘅本地計算資源。呢個平台已經吸引咗超過 100 萬名創作者註冊，當中包括好萊塢工作室同獨立內容創作者。
呢輪融資將用於擴展 Runway 嘅技術能力，例如開發更先進嘅生成模型同優化實時渲染技術。同時，Runway 計劃加強同主流媒體公司嘅合作，例如同 Netflix 同 Disney 嘅潛在項目，進一步將 AI 技術融入娛樂行業。喺 2025 年，Runway 仲計劃推出一個新嘅企業級解決方案，專為大型製作公司提供定制化嘅 AI 工具，幫到自動化影片剪輯同特效生成。喺市場競爭方面，Runway 面對來自 Stability AI 同 Midjourney 嘅挑戰，但佢憑藉用戶友好嘅界面同強大嘅雲端整合能力，成功喺市場上站穩陣腳。
Runway 嘅 CEO 喺融資公告中提到，佢哋嘅目標係「將 AI 變成每個創作者嘅超能力」，希望透過技術創新降低創作門檻。呢輪融資仲反映咗投資者對生成式 AI 喺創意產業潛力嘅看好，尤其係喺短視頻平台同虛擬現實（VR）內容需求增長嘅背景下。Runway 亦都承諾喺未來加強數據隱私同倫理規範，確保生成內容唔會被濫用，例如防止生成虛假信息或侵權內容。呢啲措施對於維持用戶信任同符合法規要求至關重要。想了解更多，可以瀏覽 TechCrunch。
SandboxAQ 係一間總部喺美國嘅 AI 初創公司，喺 2025 年 4 月 4 日宣佈完成 4.5 億美元嘅 E 輪融資，估值達到 57 億美元。呢輪融資由 Nvidia、Google 同 Bridgewater Associates 創始人 Ray Dalio 等投資者參與，顯示咗市場對 AI 技術嘅強烈興趣。話說回來，SandboxAQ 專注於開發量子計算同 AI 結合嘅解決方案，應用範圍包括網絡安全、醫療同材料科學。呢筆資金將用於加速佢哋嘅量子 AI 平台開發，特別係喺藥物發現同密碼學領域嘅突破。
SandboxAQ 嘅技術核心係利用量子計算同 AI 去解決複雜問題，例如喺醫療領域，佢哋嘅平台可以模擬分子結構，幫到加速新藥研發。喺網絡安全方面，佢哋開發咗量子安全嘅加密技術，應對未來量子計算對傳統加密系統嘅威脅。呢啲技術喺 2025 年尤其重要，因為隨著量子計算技術嘅進步，傳統嘅 RSA 同 ECC 加密方法正面臨過時嘅風險。SandboxAQ 嘅解決方案已經同多家財富 500 強企業合作，包括醫療同金融行業嘅龍頭公司，顯示咗佢嘅市場潛力。
呢輪融資仲反映咗投資者對 AI 同量子計算結合嘅長期看好。Nvidia 作為主要投資者之一，唔單止提供資金，仲同 SandboxAQ 喺硬件加速方面展開合作，利用 Nvidia 嘅 GPU 技術提升量子模擬嘅效率。Google 嘅參與則進一步加強咗 SandboxAQ 喺 AI 算法開發上嘅能力。Ray Dalio 嘅投資則顯示咗傳統金融界對呢類前沿技術嘅興趣。SandboxAQ 計劃喺 2025 年底前推出新嘅量子安全產品，同時擴展到更多行業，例如能源同製造業。佢哋仲計劃喺歐洲同日本設立新嘅研發中心，進一步推動全球化發展。
喺人才方面，SandboxAQ 已經吸納咗大量來自 Google、IBM 同 DARPA 嘅頂尖專家，佢哋嘅團隊喺量子計算同 AI 領域擁有豐富經驗。呢輪融資將幫到公司進一步擴大團隊規模，特別係喺數據科學同量子物理學方面嘅招聘。雖然 SandboxAQ 目前主要專注於企業級應用，但佢哋亦有計劃喺未來將技術應用到消費級產品，例如個人化醫療同智能助手。喺競爭激烈嘅 AI 市場，SandboxAQ 憑藉獨特嘅量子 AI 定位，成功吸引咗投資者同行業嘅關注。
TensorFlow Lite 最近迎來咗一波重大更新，專注於提升邊緣設備上嘅推理性能同新增語音處理功能，畀開發者可以喺移動設備同嵌入式系統上部署更高效嘅 AI 模型。話說回來，呢個更新最主要嘅亮點係 tf.lite.Interpreter API 嘅升級，支援咗 動態量化 同 INT8 精度推理，喺唔影響模型準確度嘅情況下大幅降低計算負擔同內存使用量。呢啲改進特別適合資源受限嘅設備，例如智能手機、物聯網設備同嵌入式攝影機。根據官方數據，INT8 量化 可以將模型大小縮小高達 4 倍，同時推理速度提升 2 至 3 倍，對於實時應用場景，例如語音識別同圖像處理，表現尤其出色。想知更多，可以去 TensorFlow Lite 嘅 性能優化指南 睇吓。
喺語音處理方面，TensorFlow Lite 新增咗 tf.lite.audio 模組，專為實時語音處理同分析設計。呢個模組支援 短時傅里葉變換（STFT） 同 Mel 頻譜圖 嘅生成，畀開發者可以喺邊緣設備上直接處理語音數據，無需依賴雲端計算。呢個功能對於開發語音助手、語音喚醒同實時翻譯應用好有幫助。同時，tf.lite.audio 模組仲整合咗 pre-trained 語音模型，例如 speech_commands，可以快速部署喺移動設備上，支援關鍵詞檢測同語音指令識別。開發者可以透過 TensorFlow Hub 下載呢啲預訓練模型，輕鬆整合到自己嘅應用中。
除咗語音功能，TensorFlow Lite 仲新增咗 tf.lite.experimental 模組，引入咗一啲試驗性功能，例如 動態神經網絡 支援。呢個功能允許模型喺推理過程中動態調整結構，適應唔同嘅輸入數據或設備條件，例如根據電池電量或 CPU 負載調整模型複雜度。呢個功能對於物聯網應用同智能家居設備尤其有用，因為佢可以喺唔同環境下保持最佳性能。同時，tf.lite.OpsSet 亦都得到咗擴展，新增咗更多自訂操作（custom ops），支援更複雜嘅模型結構，例如生成對抗網絡（GAN）同循環神經網絡（RNN）。
喺部署方面，TensorFlow Lite 改進咗 tf.lite.ModelConverter，畀開發者可以更方便咁將 TensorFlow 模型轉換為 Lite 格式，支援 ONNX 模型嘅直接導入，簡化咗跨框架模型遷移嘅流程。仲有，tf.lite.Metadata 工具得到咗增強，可以喺模型文件中嵌入更多元數據，例如模型描述、輸入輸出格式同版本信息，方便應用開發同版本管理。對於安全性，TensorFlow Lite 修復咗一啲與模型加載有關嘅潛在漏洞，確保喺邊緣設備上嘅模型部署更加安全可靠。
總體嚟講，TensorFlow Lite 嘅呢啲更新為邊緣設備上嘅 AI 應用開闢咗新嘅可能性，特別係喺語音處理同高效推理方面嘅突破。開發者可以利用呢啲新功能，打造更智能、更高效嘅移動同嵌入式應用。想了解更多，可以瀏覽 TensorFlow Lite 官方網站。
Keras 喺最新嘅更新中引入咗一系列針對語音處理同生成式 AI 嘅新功能，令呢個深度學習框架喺多模態應用中更具競爭力。其中一個矚目嘅更新係 keras_hub.models.CausalLM 同 keras_hub.models.TextToImage，分別針對語言生成同文本到圖像生成提供咗強大嘅支援。呢啲功能特別適合用於開發聊天機械人、語音助手同創意生成應用，例如自動生成圖像或文本內容。話說回來，keras_hub.models.CausalLM 可以從預設模型（例如 gemma2_instruct_2b_en）載入，支援 float16 數據類型，喺生成長文本時表現穩定，最大長度可達 512 個令牌。開發者可以利用呢個模型快速構建自然語言處理應用，例如自動回覆系統或內容生成工具。
喺語音處理方面，Keras 引入咗新嘅語音處理層同工具，支援實時語音數據處理同分析。呢啲功能建基於 Keras 嘅多後端架構，開發者可以喺 TensorFlow、JAX 或 PyTorch 之間選擇最適合嘅後端，確保喺唔同硬件上嘅高效運行。例如，keras.layers.Resizing 層新增咗 antialias 參數，幫到喺處理語音或圖像數據時減少鋸齒效應，提升輸出質量。同時，keras.utils.FeatureSpace 現已支援 tf.data 管道，喺非 TensorFlow 後端下都可以順利運行，方便開發者構建複雜嘅數據預處理流程。
生成式 AI 方面，keras_hub.models.TextToImage 模型（例如 stable_diffusion_3_medium）可以根據文本提示生成高質量圖像。舉個例，開發者可以用類似「叢林中嘅宇航員，細緻描繪」嘅提示，生成具創意嘅圖像內容。呢個功能對於廣告、遊戲設計同藝術創作等領域有巨大嘅應用潛力。Keras 仲提供咗豐富嘅預訓練模型同代碼示例，全部托管喺 GitHub 上，開發者可以透過 keras.io 嘅代碼示例頁面搵到超過 150 個詳細註釋嘅 Jupyter Notebook，涵蓋電腦視覺、自然語言處理同生成式 AI 等多個領域。
除咗新功能，Keras 亦都優化咗訓練同推理嘅性能。例如，fit()、evaluate() 同 predict() 函數現已支援非同步日誌記錄，喺 TPU 等加速器上可以實現 100% 緊湊堆疊，顯著減少訓練時間。同時，keras.RematScope 同 keras.remat API 提供咗細粒度嘅重物料化控制，允許開發者針對特定層（例如大型層）啟用重物料化，進一步節省內存同提升效率。呢啲功能對於處理大型模型同大規模數據集尤其重要。Keras 仲改善咗 StringLookup 層，現已支援 tf.SparseTensor 輸入，方便處理稀疏數據。
總體嚟講，Keras 嘅呢啲新功能為語音處理同生成式 AI 應用開闢咗新嘅可能性，同時保持咗框架一貫嘅易用性同靈活性。開發者可以利用呢啲工具，快速構建同部署創新型 AI 應用。想了解更多，可以瀏覽 Keras 官方網站。
Keras 最近發布咗 3.0 版本，帶來咗一連串令人振奮嘅新功能，進一步鞏固佢喺深度學習框架中嘅地位。呢個版本最主要嘅更新係全面支援多後端框架，包括 TensorFlow、JAX、PyTorch 同 OpenVINO（僅限推理）。呢啲改變畀開發者更大嘅靈活性，可以喺唔同框架之間無縫切換，唔使大幅改動代碼。話說回來，Keras 3.0 仲引入咗 XLA（加速線性代數） 編譯作為預設設置，呢個功能可以大幅提升喺 GPU 同 TPU 上嘅計算速度，特別適合大規模深度學習任務。根據官方數據，呢啲優化可以將模型訓練速度提高 20% 至 350%，視乎模型結構同硬件配置而定。想知更多，可以去 Keras 3.0 基準測試 頁面睇吓詳細嘅性能報告。
除咗性能提升，Keras 3.0 仲新增咗 keras_core.ops 命名空間，呢個係一個突破性嘅功能，畀開發者可以寫一次自訂操作，然後喺唔同深度學習框架之間通用。呢個命名空間提供咗一組類似 NumPy 嘅工具同函數，方便開發者進行數值計算，同時增強代碼嘅可重用性同協作性。對於初學者嚟講，Keras 3.0 提供咗簡單嘅工作流程，畀你快速上手；對於進階用戶，佢亦都開放咗低階功能，方便你自訂模型同層結構。呢種設計理念令 Keras 3.0 喺簡單同靈活性之間取得平衡，適合唔同層次嘅開發者。
另外，Keras 3.0 仲新增咗一啲新嘅 API 同工具，例如 keras.layers.Pipeline，可以用來建立預處理管道。呢個類比 Sequential 模型，但專為 tf.data 兼容嘅預處理層設計，確保喺唔同後端下都能保持高效。仲有，keras.utils.Config 類可以幫你更方便咁管理實驗配置參數，支援屬性同字典式訪問，簡化咗配置管理嘅流程。Keras 3.0 亦都同 Hugging Face Hub 整合，開發者可以直接從 keras.Model.save() 將模型儲存到 Hugging Face Hub，或者從 Hub 載入 .keras 模型，方便模型分享同部署。
喺安全性同穩定性方面，Keras 3.0 亦有唔少改進。例如，佢禁止咗喺 npz 模型文件中進行對象序列化，解決咗潛在嘅安全漏洞。同時，佢仲新增咗 keras.saving.KerasFileEditor 工具，方便檢查、比較同修改 Keras 權重文件。對於大型模型，keras.distribution API 亦得到咗增強，支援更大規模嘅模型分佈式訓練。呢啲功能對於企業級應用同研究場景尤其重要。Keras 3.0 仲新增咗 keras.optimizers.Lamb 優化器同 keras.ops.associative_scan 同 keras.ops.searchsorted 操作，進一步豐富咗框架嘅功能集。
總括來講，Keras 3.0 通過多後端支援、性能優化同新 API 嘅引入，為開發者提供咗一個更強大、更靈活嘅深度學習平台。無論你係初學者定專業人士，Keras 3.0 都能幫你更快、更高效咁實現 AI 項目。想了解更多，可以瀏覽 Keras 官方網站。