Mixture of Experts (MoEs) in Transformers★ 82
Hugging Face Blog96d agoTutorialHugging Face 深入解析 Transformer 中的混合專家模型 (MoE) 架構。MoE 透過稀疏門控網路將 Token 分流至特定「專家」FFN，實現「高總參數、低計算量」的優勢。本文探討其核心組件、訓練與推理挑戰（如 VRAM 佔用與路由失衡），是理解 Mixtral 與 DeepSeek 等主流模型的必讀指南。
Security boundaries in agentic architectures★ 75
Vercel Changelog98d agoOpinion隨著 AI Agent（代理）逐漸具備自主執行工具與呼叫 API 的能力，傳統的安全防護已不敷使用。Vercel 提出在代理式架構中建立「安全邊界」的關鍵指引，強調必須實施執行期沙盒化（Sandboxing）、嚴格的最小權限原則（Least Privilege），以及在關鍵決策中引入「人工確認（Human-in-the-loop）」機制，以防止提示詞注入與越權操作。
Microfrontends now generally available★ 75
Vercel Changelog214d agoReleaseVercel 正式推出微前端（Microfrontends）的 GA 版本，解決大型企業與團隊在前端開發上的擴充性難題。 該功能允許不同團隊獨立開發、測試與部署各自的前端模組，並在運行時無縫組合成單一的使用者體驗。 透過 Vercel 的基礎設施優化，微前端架構能維持極佳的效能與載入速度，降低傳統單體前端的維護複雜度。
Falcon-H1: A Family of Hybrid-Head Language Models Redefining Efficiency and Performance★ 75
Hugging Face Blog377d agoRelease阿聯酋技術創新研究所（TII）在 Hugging Face 上發布了全新的 Falcon-H1 系列模型。該系列主打「混合頭（Hybrid-Head）」架構，旨在解決傳統 Transformer 模型在處理長文本時的運算瓶頸。透過結合不同的注意力機制或序列處理技術，Falcon-H1 成功在推論效率、記憶體佔用與模型性能之間取得全新平衡，為開源 AI 社群注入高效能的新選擇。
How Vercel adopted microfrontends★ 75
Vercel Changelog588d agoOpinionVercel 分享了其官方儀表板（Dashboard）轉向微前端（Microfrontends）架構的實踐經驗。面對龐大系統與多團隊協作的挑戰，Vercel 利用 Next.js Multi-zones、Edge 路由重寫（Rewrites）以及共享設計系統，實現了獨立部署與快速建置，同時維持了無縫的用戶體驗。這為大型前端專案的架構拆分提供了極具價值的參考。
Mixture of Experts Explained★ 85
Hugging Face Blog904d agoTutorial本指南深入解析混合專家模型（MoE）的核心技術。MoE 透過門控網路（Router）將輸入 token 分流至不同的專家網路（FFN），實現「高參數量、低計算量」的優勢。文中探討了 MoE 的歷史、訓練挑戰（如負載均衡與記憶體佔用），以及如何高效部署與微調此類模型。
Why all application migrations should be incremental
Vercel Changelog1007d agoOpinionVercel 指出傳統的「一次性大改版」遷移風險極高。透過「漸進式遷移」，開發團隊可以利用 Next.js Rewrites、Edge Middleware 與 Multi-zones 等工具，逐步將流量從舊系統引導至新系統。這種做法能顯著降低部署風險，並確保用戶在整個遷移過程中持續獲得價值。
Navigating tradeoffs in large-scale website migrations
Vercel Changelog1209d agoOpinion本文探討大型網站從傳統單體架構（Monolith）遷移至現代前端雲端平台（如 Vercel）的關鍵權衡。重點介紹「漸進式遷移（Incremental Migration）」與「一次性切換（Big Bang）」的優缺點，並說明如何利用 Edge Middleware 進行流量調度，以及如何在遷移過程中確保 SEO、效能（Core Web Vitals）與開發體驗的平衡。