Hugging Face 收購 Pollen Robotics，用於開源 Reachy 2

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Category : News

Hugging Face 收購了人形機器人 Reachy 2 背後的法國公司 Pollen Robotics。此次收購旨在透過開源機器人的設計和程式碼，使機器人技術的使用更加民主化，允許開發人員修改和增強其功能。 Hugging Face 對開源技術的承諾延伸到了機器人領域，與其在人工智慧領域的現有工作保持一致。

在下一個 CUDA 主要版本 CUDA 13.0 中，NVIDIA 將對NVIDIA CUDA 編譯器驅動程式 (NVCC)__global__引入兩項重大變化，這將影響 ELF 可見性和函數和裝置變數的連結。這些更新旨在防止長期以來難以檢測和調試的細微運行時錯誤。但是，這些變更可能會影響一些現有的 CUDA C++ 程式。

這篇文章旨在提醒用戶注意潛在的中斷，解釋更改背後的原因，並提供可以恢復舊行為的 NVCC 標誌的指導。表 1 總結了這兩項變更。 

特徵ELF 可見性強制內部連結
功能 詳情強制隱藏 __global__函數、__managed__/__device__/__constant__變數的ELF 可見性強制__global__函數宿主模板存根定義具有內部連結（僅限整個程式模式）
受影響的平台非 Windows 上的共用程式庫所有平台均採用NVCC全程式編譯模式（-rdc=false）。這是預設的 NVCC 模式。
用戶影響__global__預設情況下，函數、__managed__/__device__/__shared__變數不會從共享庫匯出對另一個翻譯單元中的模板實例的引用__global__將無法建置。
控制標誌（CUDA 12.8+）-device-entity-has-hidden-visibility={true|false}
CUDA 13.0+ 中的預設值：true
CUDA <13.0 中的預設值：false		-static-global-template-stub={true|false}
CUDA 13.0+ 中的預設值：true
CUDA <13.0 中的預設值：false
選擇退出（CUDA 13.0+）-device-entity-has-hidden-visibility=false-static-global-template-stub=false
選擇加入（CUDA 12.8+）-device-entity-has-hidden-visibility=true-static-global-template-stub=true

表 1. CUDA 13.0 中 NVCC 的變更摘要，這些變更將影響 ELF 可見性以及__global__函數和設備變數的鏈接

https://developer.nvidia.com/blog/cuda-c-compiler-updates-impacting-elf-visibility-and-linkage/

將機械人從液壓系統轉向摩打（電機的另一種稱呼，特別在香港和廣東地區常用）驅動的過程，核心概念與使用電機相同。以下是有關將液壓系統轉換為摩打系統的簡要說明，針對「摩打」一詞進行調整並保持簡潔：

1. 轉換原因與優勢：

    • 高效節能：摩打（例如伺服摩打或無刷直流摩打）比液壓系統耗能低，減少能量浪費。
    • 精準控制：摩打配合電子控制器可實現高精度運動，適合需要細緻操作的機械人。
    • 維護簡單：摩打系統無需液壓油或複雜管路，降低維護成本和故障率。
    • 環境友好：無液壓油洩漏風險，減少污染。
    • 輕巧設計：摩打系統通常比液壓系統輕，適合輕型或移動機械人。

    2. 挑戰與注意事項：

      • 功率需求：液壓系統在重載應用中功率密度高，摩打可能需要更大尺寸或更高成本來達到同等性能。
      • 散熱管理：高負載下摩打可能過熱，需設計散熱方案。
      • 初期成本：摩打及其控制系統的初始投資較高，需評估長期回報。
      • 系統整合：轉換需重新設計機械結構、控制程式和電源系統，確保兼容性。

      3. 轉換步驟：

        • 需求評估：分析機械人的負載、速度和精度要求，選擇適合的摩打類型（如伺服摩打或步進摩打）。
        • 系統設計：設計摩打驅動系統，包括控制器、驅動器和感測器（如旋轉編碼器）。
        • 模擬測試：使用模擬軟件驗證摩打性能，製作原型後進行實測。
        • 安裝整合：替換液壓元件，安裝摩打系統，更新控制程式。
        • 調試優化：實機測試，調整參數以達最佳性能。

        4. 應用範例：

          • 工業機械人（如FANUC、Yaskawa）多採用摩打驅動，提升靈活性和效率。
          • 輕型機械人（如協作機械人或服務機械人）使用摩打實現精確和輕量化設計。

          Docling 是一個開源的文檔處理工具包，由 IBM Research 開發並於 2024 年 7 月開源，現由 LF AI & Data Foundation 託管，採用 MIT 許可證。它的主要目標是簡化多種格式文檔的處理，將其轉換為適合生成式 AI（Generative AI）應用的格式，例如 RAG（檢索增強生成）和問答系統。以下是對 Docling 的介紹，基於其 GitHub 頁面和相關資料：

          核心功能

          Docling 專注於高效解析和轉換文檔，提供以下關鍵功能：

          • 多格式支持：能夠處理 PDF、DOCX、XLSX、PPTX、HTML、圖片等多種文檔格式。
          • 高級 PDF 解析：具備先進的 PDF 理解能力，包括頁面佈局分析、閱讀順序、表格結構、程式碼、公式和圖片分類等。
          • 統一文檔表示：使用 DoclingDocument 格式，提供結構化且表達豐富的統一表示，方便後續處理。
          • 多種導出選項：支持將文檔導出為 Markdown、HTML 和無損 JSON 格式，滿足不同應用需求。
          • 本地執行：支持本地運行，適合處理敏感數據或隔離環境（air-gapped environments）。
          • OCR 支持：針對掃描 PDF 和圖片提供廣泛的 OCR（光學字符識別）支持，減少對傳統 OCR 的依賴，通過計算機視覺模型提升效率。
          • 生成式 AI 整合：與 LangChain、LlamaIndex、Crew AI 和 Haystack 等框架提供即插即用整合，方便構建 AI 代理和 RAG 系統。
          • 視覺語言模型：支持視覺語言模型（SmolDocling），增強圖文混合內容的處理能力。

          技術亮點

          • AI 模型驅動：Docling 內置兩大開源 AI 模型：
          • DocLayNet：用於頁面元素佈局分析的高精度對象檢測器。
          • TableFormer：先進的表格結構識別模型，精準提取表格內容和結構。
          • 高效運行：可在普通硬體上高效運行，無需昂貴設備，對 CPU 和 GPU 均提供優化（GPU 加速推薦用於生產環境）。
          • 簡單易用：提供 Python API 和命令行界面（CLI），只需幾行程式碼即可開始使用。例如：
            from docling.document_converter import DocumentConverter
  source = "https://arxiv.org/pdf/2408.09869"
  converter = DocumentConverter()
  result = converter.convert(source)
  print(result.document.export_to_markdown())

          應用場景

          Docling 適用於多種企業級場景，特別是需要從複雜文檔中提取結構化數據並用於 AI 訓練或推理的場景：

          • RAG 系統：將 PDF、報告或企業文檔轉換為 LLM 可用的格式，提升檢索和生成質量。
          • 數據提取：從法律文件、技術手冊或企業政策中提取洞察，支援決策和自動化。
          • 模型訓練：處理大量文檔（如 210 萬份 Common Crawl PDF）以生成 AI 訓練數據，IBM 計劃用 Docling 處理 18 億份 PDF 訓練 Granite 多模態模型。
          • InstructLab 應用：Docling 已被 InstructLab 社區用於將用戶提交的公共數據集轉換為結構化格式，支援 Granite-7b 和 Granite-3.0-8b 模型的訓練。

          開源生態與影響

          • 社區反響：自 2024 年 7 月開源以來，Docling 在 GitHub 上獲得超過 28.8k 星和 1.8k 次 Fork，顯示出強大的社區支持。Reddit 等平台上的開發者稱其輸出質量為開源解決方案中的最佳。
          • Red Hat 認可：Red Hat 將 Docling 視為企業級 RAG 系統的關鍵工具，解決了傳統文檔處理工具分散、輸出質量不一致的問題。
          • 日語支持：X 平台用戶反饋顯示，Docling 在處理日語文檔時表現良好，可作為 Azure Document Intelligence 的開源替代品。

          安裝與使用

          Docling 可通過包管理器輕鬆安裝，例如：

          pip install docling

          支援 Python 3.9 至 3.13，並提供 Docker 容器映像（如 quay.io/docling-project/docling-serve）以運行 API 服務。詳細安裝和使用指南可在官方文檔中找到。

          引用建議

          若在項目中使用 Docling，官方建議引用以下技術報告：

          @techreport{Docling,
  author = {Deep Search Team},
  month = {8},
  title = {Docling Technical Report},
  url = {https://arxiv.org/abs/2408.09869},
  eprint = {2408.09869},
  doi = {10.48550/arXiv.2408.09869},
  version = {1.0.0},
  year = {2024}
}

          未來展望

          Docling 團隊計劃擴展其功能，處理更複雜的數據類型，如數學公式、圖表和商業表單，進一步釋放企業數據在 AI 應用中的潛力。

          總結

          Docling 是一個功能強大、易於使用的開源文檔處理工具，特別適合需要高效解析和轉換複雜文檔的生成式 AI 應用。其先進的 PDF 解析能力、與主流 AI 框架的無縫整合以及本地運行特性，使其成為企業和開發者的理想選擇。更多詳情可訪問 Docling GitHub 頁面 或 官方文檔。

          Ilya Sutskever 是人工智能（AI）領域的頂尖科學家之一，以其在深度學習和神經網絡方面的開創性貢獻而聞名。他並非被稱為「AI真神」，但他在AI研究中的影響力讓他成為業界的傳奇人物。以下是對他的簡要介紹：

          背景與教育

          • 出生：1986年12月8日，出生於俄羅斯下諾夫哥羅德（當時屬蘇聯），五歲時隨家人移民以色列，後於青少年時期移居加拿大。
          • 學歷：在多倫多大學完成數學本科（2005年）、計算機科學碩士（2007年）以及計算機科學博士學位（2013年），師從「深度學習之父」Geoffrey Hinton。

          主要貢獻

          1. AlexNet：
            • 2012年，Sutskever與Geoffrey Hinton和Alex Krizhevsky合作開發了AlexNet，這是一個突破性的卷積神經網絡（CNN），在ImageNet圖像識別競賽中大幅超越傳統方法，引發了深度學習的熱潮，被視為現代AI革命的起點。
            • 他親自購買了大量GTX 580 GPU來支持AlexNet的訓練，展示了對硬件需求的敏銳洞察。
          2. Google Brain：
            • 2013年，Sutskever加入Google Brain，與Oriol Vinyals和Quoc Viet Le合作開發了序列到序列（sequence-to-sequence）學習算法，這成為自然語言處理（如機器翻譯）的基礎。
            • 他還參與了TensorFlow的開發，並是AlphaGo論文的合著者之一。
          3. OpenAI：
            • 2015年，Sutskever與Elon Musk、Sam Altman等人共同創立OpenAI，擔任首席科學家。
            • 他對生成式AI的發展有重大貢獻，特別是ChatGPT的底層技術和DALL-E等模型的研發。
            • 2022年，他曾表示當前的大型神經網絡可能「略具意識」，引發了關於AI意識的廣泛討論。
          4. 安全與超級智能：
            • 2023年，Sutskever在OpenAI發起「超級對齊」（Superalignment）項目，旨在解決超級智能的對齊問題，確保AI的目標與人類價值一致。
            • 同年，他參與了OpenAI董事會對CEO Sam Altman的短暫罷免行動，據推測與對AI安全重視程度的理念分歧有關，但隨後表示後悔並退出董事會。
          5. Safe Superintelligence (SSI)：
            • 2024年5月，Sutskever離開OpenAI，與Daniel Gross和Daniel Levy創辦了Safe Superintelligence公司，專注於開發安全的超級智能AI。
            • SSI的目標是避免商業競爭壓力，優先確保AI的安全性，其首個產品將是「安全的超級智能」。公司已於2024年9月獲得10億美元融資，估值達30億美元。

          個人特質與影響

          • 技術洞察：Sutskever對AI的發展有深刻理解，早期便看好神經網絡的潛力，並推動了從學術研究到實際應用的轉化。
          • 安全倡導：他對AI的潛在風險高度敏感，強調安全研究的重要性，這與部分追求快速商業化的同行形成對比。
          • 爭議與傳聞：有報導稱他在OpenAI時曾領導一些「儀式性」活動（如焚燒代表「未對齊AI」的木像），並被描述為具有某種「精神領袖」氣質，這為他增添了神秘色彩，但也引發爭議。

          為何被高度評價？

          Sutskever的影響力來自於他對AI技術的多次突破性貢獻，從AlexNet到ChatGPT，他的作品改變了行業格局。此外，他對AI安全的關注和對超級智能的長期思考，使他在技術與倫理的交匯處佔據獨特地位。他的學術論文被引用超過25萬次，是AI領域最具影響力的研究者之一。

          黃敬群（Jim Huang，網路暱稱 Jserv、宅色夫），是台灣知名的自由軟體開發者與學者，是一位活躍於科技圈有着非常高動手能力的教授。他對系統級別的東西例如Operating System，Compiler等等有着很全面的了解。訪問當中黃教授介紹了他團隊的作品，由此可以看出他是一位很hands-on之教育家。黃教授幾十年來專注於System Programming，是一位名符其實的學者。

          黃教授的Github充份表現出他對寫程式和求真的熱情，他的論文都會實作而不是玩理論，是一位很愛動手的教授

          個人特質

          • 工程師精神：黃敬群自述從聯發科「科技新貴」到技術長，再到學術研究者，始終以工程師身份為傲，追求技術創新與終身學習。
          • 影響力：被譽為「有生命溫度的工程師」，其從業經歷與自學故事激勵許多學生與年輕工程師。https://blog.tiandiren.tw/archives/10043

          FerretDB 是一個開源代理（proxy），將 MongoDB 5.0+ 的線路協議（wire protocol）查詢轉換為 SQL，並使用 PostgreSQL 或 SQLite 作為後端資料庫引擎。它允許開發者使用熟悉的 MongoDB 驅動程式、工具和查詢語言，同時保持開源特性，避免 MongoDB 的 SSPL（Server Side Public License）許可限制。FerretDB 的目標是為需要 MongoDB 相容性的開源專案和早期商業應用提供易於使用的文件資料庫解決方案。

          主要特點

          1. MongoDB 相容性：
            • 支援 MongoDB 5.0+ 的驅動程式和工具（如 MongoDB Compass、Studio 3T），無需更改現有程式碼即可作為 MongoDB 的直接替代品。
            • 使用相同的 MongoDB 查詢語法，降低學習曲線。
          2. 開源與靈活性：
            • 採用 Apache 2.0 許可證，完全開源，避免供應商鎖定（vendor lock-in）。
            • 支援 PostgreSQL（主要後端）和 SQLite，未來可能支援更多後端（如 SAP HANA）。
          3. 後端儲存：
            • MongoDB 資料庫映射到 PostgreSQL 模式（schemas），集合（collections）映射到表格，文件（documents）儲存在 JSONB 欄位中。
            • 利用 PostgreSQL 的穩定性、ACID 相容性和成熟工具生態系統。
          4. 高可用性與擴展性：
            • FerretDB 2.0 引入複製（replication）功能，支援主從架構，通過 PostgreSQL 的串流複製實現高可用性和容錯能力，適合讀取密集型應用。
            • 可通過 Docker、Kubernetes 或 Neon 等平台輕鬆部署和管理。
          5. 性能與優化：
            • 雖然相較原生 MongoDB 可能因代理層而有性能開銷，但 FerretDB 持續優化 SQL 查詢並計劃推動更多計算到後端以提升性能。
            • FerretDB 2.0 聲稱性能提升 20 倍，並新增向量搜尋等功能。

          使用場景

          • 開源專案：需要 MongoDB 相容性但希望避免 SSPL 許可限制的開發者。
          • 企業環境：已經使用 PostgreSQL 的組織可將 FerretDB 整合到現有基礎設施，統一管理。
          • 避免供應商鎖定：希望保持資料庫靈活性和控制權的團隊。
          • 新創公司：尋求成本效益高且易於使用的文件資料庫解決方案。

          與 MongoDB 的比較

          • 優勢：
            • 開源，無許可費用，適合預算有限的專案。
            • 利用 PostgreSQL 的穩定性和工具生態，減少學習新系統的成本。
            • 支援現有 MongoDB 工作負載，遷移成本低。
          • 限制：
            • 並非所有 MongoDB 功能都完全實現，某些進階功能可能尚未支援。
            • 性能可能不如原生 MongoDB，需針對具體工作負載進行測試。

          如何開始

          1. 安裝：可通過 Docker 快速部署 FerretDB，並搭配 PostgreSQL 或 SQLite 後端。官方提供生產用 Docker 映像和詳細文件。
          2. 連線：使用 MongoDB Shell（mongosh）或任何 MongoDB 相容客戶端連線，無需更改程式碼。
          3. 文件與支援：
            • 官方網站：https://www.ferretdb.com/
            • 文件：
            • 社群：GitHub Discussions、Slack 和每週一的公開辦公時間（Google Meet）。

          總結

          FerretDB 是一個強大的開源 MongoDB 替代方案，結合 MongoDB 的開發者友好體驗與 PostgreSQL 的穩定性和開源靈活性。它特別適合需要 MongoDB 相容性但希望避免許可限制或供應商鎖定的開發者和組織。雖然仍在持續開發中，但其活躍的社群和快速的功能更新使其成為值得關注的資料庫解決方案。

          人工智慧研究領軍組織OpenAI今日宣布一項重大策略轉變，放棄原先的商業化架構計劃，轉而回歸其非營利根基，專注於以人類福祉為核心的AI技術發展。此消息震驚業界，引發廣泛討論。

          決策背景

          OpenAI於2015年由創辦人伊隆·馬斯克（Elon Musk）、山姆·阿爾特曼（Sam Altman）等人成立，最初定位為非營利組織，致力於推進人工智慧研究。然而，隨著ChatGPT等產品的成功，OpenAI於2019年創建了營利性子公司，以吸引更多資金並加速技術商業化。這一轉型雖帶來顯著成長，卻也引發外界對其使命漂移的質疑。

          據OpenAI執行長山姆·阿爾特曼表示，近年來，隨著AI技術對社會影響的加深，內部經過深入反思，決定回歸非營利模式，以確保技術發展更符合「促進人類整體福祉」的初衷。他強調：「商業化為我們提供了寶貴資源，但現在是時候重新聚焦於長遠的社會價值。」

          新策略方向

          OpenAI的新計劃包括：

          1. 逐步退出商業運營：逐步縮減現有商業產品的營利性運營，轉向以研究為主導的模式。
          2. 開放更多技術：承諾將部分核心AI模型和技術免費開放給學術界與公益組織，促進全球合作。
          3. 資金來源多元化：尋求政府、學術機構及公益基金會的支持，建立可持續的非營利資金模式。
          4. 治理結構改革：強化董事會的獨立性，確保決策以公共利益為優先。

          業界反應

          此舉在科技界引發熱議。支持者認為，此舉彰顯OpenAI對倫理與責任的承諾，有助於緩解AI技術濫用的風險。麻省理工學院AI倫理學教授張教授表示：「OpenAI的決定可能為業界樹立新標竿，促使更多企業重新審視商業與倫理的平衡。」

          然而，部分分析師擔憂，放棄商業架構可能削弱OpenAI的資金實力與市場競爭力，尤其是在Google、Meta等巨頭持續加大AI投入的背景下。市場研究機構TechInsights分析師李明指出：「非營彼此競爭的AI玩家可能會趁機搶佔OpenAI的市場份額。」

          未來展望

          OpenAI表示，轉型過程將分階段進行，預計於2026年底前完成主要架構調整。期間，公司將與員工、投資者及合作夥伴密切溝通，確保平穩過渡。OpenAI同時承諾，現有產品如ChatGPT將繼續為用戶提供服務，但未來可能以更低成本或免費形式提供。

          結語

          OpenAI的這一決定無疑是AI產業發展的重要轉折點。隨著全球對AI倫理與治理的關注日益增加，OpenAI的選擇或將引領一場關於科技使命與商業利益的深刻討論。

          白板與代碼編輯器結合的工具將視覺化構思與編程環境整合，讓開發者可以在同一界面內完成圖形設計與代碼編寫， 正確。這種工具近年來受到開發者青睞，因其能提升開發效率並促進創意與技術實現的無縫銜接。以下是有關這類工具的介紹，特別聚焦於如 Excalidraw+Coder 等代表的最新進展。

          什麼是白板與代碼編輯器結合？

          這類工具通常將白板功能（如繪製流程圖、架構圖或UI原型）與代碼編輯器（如VS Code、Cursor等）整合，允許開發者在一個平台上完成以下工作：

          • 視覺化設計：繪製手繪風格的圖表、流程圖、思維導圖或原型。
          • 代碼編寫：直接在同一界面編寫、運行或調試代碼。
          • 實時協作：支持多人同時編輯白板和代碼，適合團隊協作或遠程工作。
          • 無縫切換：在視覺化設計與編程之間快速切換，減少工具間的上下文切換成本。

          代表工具：Excalidraw+Coder

          Excalidraw+Coder 是這類工具的典型代表，結合了 Excalidraw（一個開源、手繪風格的虛擬白板工具）與 Coder（一個雲端開發環境）。其主要特點包括：

          • 白板功能：Excalidraw 提供直觀的繪圖界面，支持流程圖、架構圖、UI原型等，具手繪美學，易於快速構思。
          • 代碼編輯：Coder 提供雲端 IDE，支持 VS Code、Cursor 等熱門編輯器，允許在同一平台編寫和運行代碼。
          • 整合體驗：用戶可以在白板上繪製設計，然後立即在旁邊的代碼編輯器中實現功能。例如，畫出一個前端頁面原型後，直接編寫 HTML/CSS/JavaScript 代碼。
          • 雲端支持：無需本地安裝，所有操作均在瀏覽器完成，支持實時協作和版本控制。
          • AI 增強：部分工具（如 Excalidraw 的進階版本）整合了 AI 功能，可根據白板設計自動生成代碼片段或優化圖表。

          其他類似工具

          除了 Excalidraw+Coder，還有其他工具提供類似功能：

          • Miro + CodeSandbox：Miro 提供強大的白板功能，CodeSandbox 則提供前端開發環境，兩者結合適用於前端項目。
          • FigJam + Replit：FigJam（Figma 的白板工具）與 Replit（線上編程平台）結合，適合快速原型設計和教學。
          • tldraw：一個開源的無限畫布工具，可通過插件整合代碼編輯功能，適合 React 開發者。

          優勢

          1. 提升效率：將設計與編碼集中在一個界面，減少工具切換時間。
          2. 促進創意：視覺化設計有助於梳理思路，特別適合架構設計、頭腦風暴或教學。
          3. 團隊協作：實時協作功能讓分布式團隊能同步工作，提升遠程開發體驗。
          4. 易於上手：如 Excalidraw 的界面直觀，無需複雜學習曲線。

          應用場景

          • 原型設計：快速繪製 UI 原型並轉化為代碼。
          • 架構規劃：設計系統架構圖並編寫相關後端邏輯。
          • 教學與演示：教師或技術講師用白板講解概念，同時展示代碼實現。
          • 敏捷開發：在敏捷團隊中快速迭代設計與實現。

          近期更新

          根據最新信息，Excalidraw+Coder 等工具在以下方面有顯著進展：

          • 增強整合：支持更多代碼編輯器（如 Cursor）與白板間的雙向同步。
          • AI 功能：新增 AI 輔助功能，例如自動將白板流程圖轉為代碼，或優化設計布局。
          • 性能優化：雲端環境更穩定，支持更大規模的協作項目。
          • 社區驅動：Excalidraw 作為開源項目，持續迭代，新增了如圖標庫、模板等功能。

          局限性

          • 學習曲線：雖然界面直觀，但充分利用 AI 或進階功能可能需要額外學習。
          • 功能深度：與專用 IDE（如 IntelliJ）相比，代碼編輯功能可能稍顯基礎。
          • 網絡依賴：多數工具依賴雲端，離線使用受限。

          總結

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          QBasic 喺1990年代初推出，作為一個簡單易學嘅程式語言，對香港嘅教育同年輕一代有一定影響，尤其喺電腦普及嘅早期階段。嗰陣時，唔少香港學校開始引入電腦教育，QBasic 因為佢簡單嘅語法同內置於 MS-DOS 系統（例如 Windows 95），成為好多學生接觸程式設計嘅第一步。以下係 QBasic 當年點樣改變香港兒童一生嘅幾個面向：

          1. 啟發對程式設計嘅興趣：
            QBasic 提供一個直觀嘅編程環境（IDE），學生可以即時見到程式運行結果，例如寫簡單遊戲（像《Nibbles》同《Gorillas》）。呢啲體驗激發咗好多香港學生對編程同科技嘅興趣，部分人甚至因此走上科技相關嘅職業道路，例如軟件工程師或遊戲開發者。
          2. 培養邏輯思維同解決問題能力：
            學習 QBasic 要用到結構化編程（structured programming），例如用循環、條件語句等，呢啲訓練有助學生培養邏輯思維同分析問題嘅能力。喺香港嘅教育環境，呢啲技能喺學術同職場上都好有價值。
          3. 電腦教育嘅普及化：
            喺1990年代，香港嘅學校同電腦中心開始將 QBasic 納入課程，因為佢唔需要複雜嘅編譯器，適合初學者。呢個時期好多香港兒童通過 QBasic 第一次接觸電腦，間接推動咗資訊科技喺香港嘅普及。
          4. 創造回憶同文化影響：
            對一啲70後至90後嘅香港人嚟講，QBasic 係童年回憶嘅一部分。喺電腦室寫程式、玩 QBasic 遊戲，或者同同學分享自己寫嘅小程式，呢啲經歷成為咗一代人嘅集體回憶。甚至有啲人因為 QBasic 開始自學更高階嘅語言，例如 Visual Basic 或 C。

          不過，QBasic 嘅影響主要集中喺1990年代至2000年代初，因為隨住 Windows 2000 之後微軟不再內置 QBasic，加上新嘅程式語言同工具（例如 Python、Scratch）出現，QBasic 逐漸退出主流教育。