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这篇文章,我们就用一台 搭载 Intel® Ultra9 275HX处理器(代号Arrow Lake)的AI PC,配合 Intel® RealSense™ D455 深度相机和OpenVINO™ 工具套件,搭建一个简单但实用的 demo。
从全新的生成式 AI 能力、不断扩展的 NPU 支持,到持续增强的模型性能,每一次发布都在前一版本的基础上迭代升级,逐步构建出一个完整的工具包,赋能像您这样的开发者。现在,让我们一起看看本次版本如何继续推动我们的使命——让 AI 模型在 Intel 硬件上的部署变得更快、更高效、更易用。需要注意的是,加密后的 blob 在运行时是只读的——若需要更新模型权重,则必须基于解密后的模型重新导出。的支持
WWB工具全称为who_what_benchmark,是OpenVINO™ GenAI中的生成式AI模型简易准确率基准测试工具,主要用于评估转换或量化压缩后模型与原版模型的相似度,也是社区优选模型的重要评审工具。
在 PC 上运行生成式 AI,从未如此简单与强大
通过在生成阶段就保证结果的正确性,结构化输出消除了脆弱的后处理解析逻辑和“生成错误后重试”的循环,从而带来更安全的自动化、更快的响应时间以及更易集成的工作流程。无论是在 AI PC 本地运行、边缘设备上部署,还是通过 OVMS 提供服务,你都可以用几行代码轻松启用结构化输出——没有格式错误的 JSON,没有重试的麻烦,只有正确与高效,全面释放英特尔平台的潜能。通过暴露完整的词表,OpenVINO
在边缘计算的浪潮中,人工智能(AI)推理从云端向边缘设备的迁移已成为趋势,带来更低的延迟、更高的隐私保护和更优的资源效率。
今晨,阿里通义又发布了Qwen3-VL的新成员,Qwen3-VL-4B和Qwen3-VL-8B。
开启你的端侧Al创造之旅!
让我们一起看看如何通过 OpenVINO™ GenAI 快速运行 GGUF 模型推理!
伴随阿里巴巴通义实验室发布Qwen3-VL中小尺寸模型,英特尔宣布已在Day 0完成了针对该模型的适配,并实现对近期发布的Qwen3-Next模型的高效部署。