当DeepSeek遇上哪吒，当OpenVINO加速边缘计算，这或许就是打开第六次康波周期"寒武纪大爆发"时刻的钥匙。在这个技术奇点与周期拐点交织的年代，唯有那些既懂代码逻辑、又懂周期脉动，既重视数据隐私、又拥抱开放生态的探索者，方能真正解码未来。

OpenVINO2025 C#支持 开源的支持项目来自颜国进老师贡献，已经被OpenVINO官方收录，项目网址： https://gitee.com/linbei_cht/OpenVINO-CSh arp-API 安装非常容易，只要在VS2022里面点击一下即可安装。最新版本已经是OpenVINO2025支持。 YOLO11实例分割 YOLO11是YOLOv5跟YOLOv8作者推出最新升级版本模型

在最新一代的Intel Core Ultra移动端处理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™ 工具套件也在第一时间对 NPU 进行了适配，接下来就让我们一起看一下如何在 Intel Core Ultra 处理器上搭建基础环境，并调用 NP

本文介绍 GenAIInfra 的各个部分、具体功能、关键组件，还有实际应用案例。

以人形机器人为代表的具身智能行业正迎来前所未有的发展热潮，然而，系统架构的非一致性、解决方案的泛化能力不足、场景适配的复杂性等挑战，正在制约其大规模商业化的进程。基于此，英特尔携手生态伙伴，通过大小脑融合的方式，打造更高效、更智能的解决方案，以基础通用大模型与硬件技术的协同突破，以及开放生态所带来的加速效应，推动具身智能向实践应用场景的迈进。

4月9日，2025阿里云AI势能大会在北京召开，会上，面向AI时代对云计算的新需求，阿里云宣布AI和云基础设施的全面升级。采用英特尔® 至强® 6性能核处理器的阿里云ECS g9i正式开启商业化售卖，以更高性能更低价格，致力于让更多客户享受更高性能的云计算服务，从而加速更广泛的智能应用落地。

RAG通过“检索-生成”双引擎架构，在回答问题时，先从企业私有知识库、数据库或实时数据源中检索相关片段，再基于检索结果生成精准回答。这一机制突破了大模型固有的知识静态性局限，确保输出内容始终与企业的最新数据、内部规则保持一致。

RAG通过“检索-生成”双引擎架构，在回答问题时，先从企业私有知识库、数据库或实时数据源中检索相关片段，再基于检索结果生成精准回答。这一机制突破了大模型固有的知识静态性局限，确保输出内容始终与企业的最新数据、内部规则保持一致。

近年来，大语言模型（LLM）在问答系统、智能助手、文档检索等场景大放异彩。尤其是 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）架构，通过结合“检索 + 生成”，在准确性、个性化、可控性等方面表现出强大优势。

近年来，大语言模型（LLM）在问答系统、智能助手、文档检索等场景大放异彩。尤其是 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）架构，通过结合“检索 + 生成”，在准确性、个性化、可控性等方面表现出强大优势。