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Z-Image-Turbo是阿里巴巴通义实验室最新发布的高性能文生图模型。它基于先进的Diffusion Transformer架构,拥有60亿参数,核心特性在于仅需极少的推理步数(通常8至10步)即可快速生成细节丰富、质感逼真的高质量图像。Z-Image-Turbo模型非常适配AI PC场景,目前已针对搭载Intel Core Ultra处理器的平台进行优化,能够充分利用其内置的CPU与GPU进
本文更聚焦于 “落地实用性”:手把手教你如何借助 OpenVINO™ 工具,将这款优秀的翻译模型成功部署在 Intel 平台上实现高效推理。
【开篇寄语】本文为 OpenVINO™ 社区开发者的实践分享,内容基于作者在真实项目中的经验整理。作为开源AI工具套件,OpenVINO™欢迎大家结合自身场景验证、交流、分享,共同推动技术实践进步。
100个端侧AI脑洞,个个能打!
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!