内容由浅入深、层层递进，既覆盖了老版本 7B 参数量模型的经典用法，也带来了 HY-MT1.5 版本 1.8B 参数量模型的尝鲜体验，全程围绕 optimum-intel 和 GenAI 两大工具链，详细拆解原始模型下载、格式转换、推理代码编写与功能验证的完整流程。Hunyuan-MT 系列模型正是为满足这一需求而生的专业翻译解决方案 —— 不仅专注于 33 种语言的互译能力，更特别支持 5 种民

点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣以下文章来源于知IN，作者英特尔身处日新月异的数字化时代，面对新概念、新技术、新应用的不断涌现，应如何穿越技术周期，让前沿研究能够快速转化为真正有利于产业和大众的应用？近日，在“英特尔中国研究院、南京英麒智能科技2023探索创新日”上，英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强发表了题为“智·变 拓·界”的主题演讲，分享了英特尔中国研究院对数字化时代半导体行.

点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣作者 | 杨亦诚排版 | 李擎OpenVINO™..♩~ ♫. ♪..相信很多小伙伴都已经知道，在最新一代的 Intel Core Ultra 移动端平台中已经集成了被称为 NPU 的神经网络加速处理器，以提供低功耗的AI算力，特别适合于 PC 端需要长时间稳定运行的 AI 辅助功能，例如会议聊天软件中的自动抠像，或是画面超分辨率等应用。而 OpenVINO™ 工

我们需要你把 Qwen"装进设备"！用通义干问在端侧 (手机、开发板、Al PC) 玩出花样，无论是工具、助手还是创意Demo，我们都欢迎！

其核心能力涵盖 ‌文本生成‌、‌图像生成‌、‌多模态推理‌ 等场景，通过硬件加速、模型压缩和开发工具链集成，显著提升生成式 AI 的推理性能与部署效率。目前 OpenVINO™ GenAI 支持了多种图像生成模型，包括了 Latent Consistency Model、Stable Diffusion、Stable Diffusion Inpainting、Flux 等系列模型，模型导出和下载方

Qwen2.5-Omni是Qwen 模型家族中新一代端到端多模态旗舰模型。

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。

本文将详细介绍如何使用 Intel® OpenVINO™ 工具套件来优化和部署 Z-Image-Turbo 模型，在 Intel平台上上获得出色的推理性能。

通过OpenVINO™ node拉取请求（PR），将OpenVINO™的强大功能集成到ComfyUI中，为使用Intel硬件的创作者带来了显著的工作效率提升。