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提示词检索解码在此基础上进一步优化：它省去了草稿模型，直接利用输入提示词中预先存在的内容，减少了重复计算。换句话说，模型无需每次都从头生成 token，而是能直接从提示词中提取已有的文本序列，从而大幅减少推理所需的时间。比如，推测性解码技术通过利用草稿模型生成多个 token 候选项，再由一个更大、更准确的模型进行验证，从而显著提升推理速度，同时确保生成结果的准确性。通过将提示词检索解码集成到 O
为什么选择 Ollama + OpenVINO 组合？双引擎驱动的技术优势Ollama 和 OpenVINO 的结合为大型语言模型（LLM）的管理和推理提供了强大的双引擎驱动。Ollama 提供了极简的模型管理工具链，而 OpenVINO 则通过 Intel 硬件（CPU/GPU/NPU）为模型推理提供了高效的加速能力。这种组合不仅简化了模型的部署和调用流程，还显著提升了推理性能，特别适合需要高性
基于OpenVINO和Qt框架开发的多摄像头实时目标检测系统，支持多路RTSP/本地摄像头接入。本系统采用基于YOLOv5n架构的预训练模型，并在此基础上进行迁移学习，通过自定义数据集对模型进行调整。拥有动态切换大屏显示、检测延迟实时监控、目标检测启停控制等UI功能。本系统基于AIPC架构，融合异构计算、边缘推理与自适应调度技术，构建面向智慧社区的智能视频分析系统。
游戏PC市场一直是PC产业的重要细分市场之一，也是PC性能创新发展的风向标。英特尔将从硬件软件两手抓，与OEM伙伴基于不断更新的酷睿处理器，以算力底座满足用户需求，也要与ISV伙伴基于AI等技术和场景，以创新体验引领用户需求。最终为包括玩家在内的PC用户带来酣畅淋漓的体验。
本文详细介绍了在英特尔® 酷睿™ Ultra AI PC 上部署多种图像生成模型，快速实现文生图功能的全流程。
使用OpenVINO™可以直接读入PP-OCRv4模型(无需转换)，并能方便快捷的将PP-OCRv4模型部署在英特尔® CPU、独立显卡、集成显卡、NPU等硬件上。
本文介绍了如何配置开发环境、使用C# API进行模型部署，以及如何利用处理器的优势优化应用程序性能。随着AI技术的不断发展，英特尔的硬件和软件工具将继续为开发者提供更强大的支持，推动人工智能在各个领域的应用与创新。希望通过本文的学习，读者能够在实际项目中灵活运用这些技术，实现更高效、更智能的解决方案。
针对日益增多的各类恶意程序的网络攻击，火绒安全建立了多层次主动防御系统来有效应对，在病毒检测方面，基于传统模式匹配和行为分析技术已取得了一定的成效。然而，随着恶意软件技术的快速进步，传统方法面临着速度慢、误报率高和适应新威胁的能力不足的问题。为了应对这些挑战，火绒安全采用了基于深度学习的算法来增强其病毒检测能力以及检测效率。这种方法的优点在于其能够持续学习和适应新出现的恶意行为，大大提高了检测的精
通过利用英特尔的开源AI工具套件OpenVINO™，贝锐向日葵在远程控制领域实现了图像的实时识别和深度分析，显著提升了远程操作的精确度和响应速度，让远程过程可以智能回溯，提升工作效率、解放生产力，为用户提供了更加智能化和高效化的服务体验。
本文将探讨如何利用OpenVINO™ GenAI的推测式解码技术使这一变革性创新成为现实。借助于简化开发和优化硬件利用率的工具，OpenVINO 使开发者能够在各种实时和资源受限的场景中部署高性能的 LLMs。无论您是在构建响应迅速的聊天机器人、高效的虚拟助手，还是具备可扩展性的创意应用，OpenVINO 正在重新定义 AI 推理的可能性。
