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OpenVINO™ 已完成 PaddleOCR-VL-1.5 的 Day 0 适配，并在英特尔® 酷睿™ Ultra 3系列上部署端到端文档解析流水线。
台风“贝碧嘉”在上海浦东临港新城登陆了，外面刮着怒吼的狂风，倾盆的大雨宣泄着“贝碧嘉”的威力。瑟瑟发抖的人类，蜷缩在呜呜作响的出租屋的角落，看着抢购一空的奥乐齐货架，失望地关掉微信小程序，默默地掏出了开发板。感谢Intel的“走近开发者”活动，给了我这个试用的机会。之前是玩树莓派，还有行空板。但苦于他们俩的计算性能实在赶不上现在LLM大模型的变态算力需求。我也一直在寻找替代方案，正巧这时候参加了I
本文会通过实时语音翻译示例，带你一步步了解如何通过 Intel® OpenVINO™ 工具，把这两个模型优化成更轻量、推理更快、部署更灵活的版本，从而在 AIPC 上获得理想的性能。
如需获取适配的 Archive 版本库文件，可访问官方文档地址（https://openvinotoolkit.github.io/openvino.genai/docs/getting-started/installation），根据自身操作系统及版本下载对应的归档包；目前，开发者需要自行下载该项目，将其源代码中的 src 文件夹复制到自己的代码当中，以便更好地利用 OpenVINO™ Java
OpenVINO™ Java API，旨在推动 OpenVINO™在Java领域的应用。
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。在理想情况下，草稿模型的预测完全符合主模型的预期，使得验证过程可以在单次请求内完成。这些说明涵盖了常见的设置流程，例如：安装必需的工具（CMake、Visual Studio、Python），运行 setupvars.bat 文件，导航到适当的目录。OpenVINO
在真正开讲之前需要补充一下“16. 基于 CPU 的转换、量化实现”和“18. 持续优化模型微调”中遗漏的信息。
Intel 平台大模型加速库 OpenVINO 安装试用
最近在研究使用Stable Diffusion通过提示词生成图片的实现，因为电脑配置问题，反复尝试不同模型版本，效率上都不理想（主要是电脑太烂，只能纯CPU模式运行，大一点的模型，生成一张图片都要两三分钟，头大），最后找到一个相对满意的大佬基于SD1.5训练的，再被另一大佬导出为OpenVINO格式后，时间可控制在二十多秒生成一图，让SD能按照自己想要的效果生图。
OpenVINO™ GenAI 为 Ollama-OV 提供了强大的可扩展性和灵活性，支持speculative decoding，Prompt-lookup decoding， pipeline parallel， continuous batching 等 pipeline 优化技术，为未来更多 pipeline serving 优化奠定了坚实基础。Ollama 提供了极简的模型管理工具链，而
本文介绍了DEIMv2目标检测模型的实现与使用。该模型特别适合小目标检测，输入尺寸为640×640，输出包含检测框、类别和置信度。文章详细展示了基于OpenVINO和OpenCVSharp的C#实现代码，包括模型加载、图像预处理、推理执行及结果可视化等功能。代码封装为DEIMv2Detector类，提供完整的图像处理流水线，支持自动调整图像尺寸、归一化处理和检测结果绘制。使用示例演示了如何加载模型
点击蓝字关注我们作者：杨亦诚英特尔 AI 软件工程师介绍近期阿里通义实验室在 Hugging Face 和 ModelScope 上开源了 Qwen2.5-VL 的 Base 和 Instruct 模型，包含 3B、7B 和 72B 在内的 3 个模型尺寸。其中，Qwen2.5-VL-7B-Instruct 在多个任务中超越了 GPT-4o-mini，而 Qwen2.5-VL-3B 作为端侧 A.
本文介绍了如何在LabVIEW环境中通过OpenVINO快速部署PP-OCRv5模型，解决工业场景中的文字识别难题。AIVT-OV支持低代码可视化操作，兼容多种AI框架模型，并提供检测、分类、识别全流程范例。
未来，随着OpenVINO与医疗数据标准（如DICOM）的深度整合，稳定加速将从“技术优势”进化为“行业标配”。而真正的创新，将始于对“稳定性”这一医疗本质的敬畏：在速度与精准之间，我们选择永远不妥协的稳定。：在肺部CT分割任务中，OpenVINO优化后推理速度提升3.2倍（0.9s→0.28s），同时F1-score波动从±3.1%降至±0.8%（2024年医疗AI基准测试）。OpenVINO通
作为开发者，不管你是否接触跟开源相关的事情，在过去的2021年应该能感受到开源“发烫”的热度。2022年，开源大潮继续滚滚向前。2022年3月30日，开放原子开源基金会发布了具有“里程碑式”的OpenHarmony 3.1 Release版本。OpenHarmony是由开放原子开源基金会孵化及运营的开源项目，目标是面向全场景、全连接、全智能时代，为下一个时代提供先进的泛智能终端操作系统。那么，这到
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
【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。
OpenVINO, CPU AI, DevCloud, AI算力评估工具
QWen2.5-VL视觉多模态大模型支持通过生成边框或点来精确定位图像中的对象，并能为坐标和属性提供稳定的 JSON 输出，不仅能熟练识别花、鸟、鱼和昆虫等常见物体、还可以精准检测多种水果、交通工具、动物与人类，可以零代码实现超过300种以上的对象检测并输出它们的JSON格式坐标位置信息与标签信息。QWen2.5-VL对象检测依赖于正确的提示词与输入格式，qwen2.5_3b当前支持的图像分辨率从
如果用一句话概括这一年的 DevCon：我们不只聊模型有多强，而是把“从模型到应用、从 Demo 到可部署服务”的坑与路，都铺给你了——让你在 CPU / GPU / NPU 上都能更快、更稳地把 AI 跑起来。
别看只有十几行，里面藏着几个关键点：预测时域N决定了控制器能看多远（相当于船长预判未来10步的水流变化），Q矩阵给位置误差加权重（X/Y轴偏差罚得比航向角狠），R矩阵则限制舵角变化幅度（防止舵机抽风）。多智能体协同控制这玩意儿听起来高大上，实际拆开看就是把一群无人车、无人机、无人船当狼群来训练——得让它们知道啥时候该冲锋，啥时候得排队。今天咱们就拿无人艇编队举个栗子，聊聊怎么用模型预测控制（MPC
点击 “C/C++” → “常规” → “附加包含目录” ，添加三个库的 头文件（.h/.hpp）所在目录。在 “链接器” -> “常规” -> “附加库目录” 中，添加三个库的 库文件（.lib）所在目录。在 “链接器” -> “输入” -> “附加依赖项” 中，添加需要链接的 具体库文件名（.lib）。这一步告诉链接器具体要链接哪些库。程序运行时需要找到对应的。
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