本文探讨如何利用高通QCS8550边缘计算平台与Dify开源LLM开发平台构建本地化知识服务体系。方案通过RAG（检索增强生成）技术，将实时检索与语言模型生成能力结合，解决传统大模型的知识时效性与存储局限问题。实施步骤包括：1）硬件环境搭建；2）Dify平台可视化部署；3）火山引擎配置接入；4）RAG工作流优化。该方案实现了边缘算力高效利用（QCS8550多核处理）、数据本地化安全合规，并支持低代

高通QCS8550芯片赋能大模型端侧部署：性能实测与行业应用在AI大模型时代，高通QCS8550旗舰计算平台凭借48TOPS算力和第七代AI引擎，为端侧大模型部署提供强力支持。测试数据显示，该芯片在运行Gemma-2B、Qwen等主流LLM时，首字响应最快可达0.03秒，解码速度最高达110token/s，显著优于同级别方案。通过异构架构优化，其功耗降低30%，使7B参数模型能在本地流畅运行。从智

本文介绍了一个基于深度学习的实时人脸检测与面部关键点识别系统。该系统采用高通8gen2芯片的手机作为硬件平台，使用双模型架构：BlazeFace轻量级人脸检测模型（128x128输入，CPU加速）和面部关键点识别模型（192x192输入，GPU加速）。通过AidLux 2.0系统在Ubuntu环境下实现实时处理，能够准确定位468个面部关键点，包括眼睛、眉毛、嘴巴等特征。系统采用优化策略：仅在未检

高通QCS8550平台成功部署YOLO11-pose模型 摘要：本文详细介绍了在高通QCS8550硬件平台上部署YOLO11-pose姿态估计模型的全过程。QCS8550采用4nm工艺，配备八核CPU和48TOPS AI算力，为模型部署提供强大硬件支持。通过AIMO平台将ONNX模型转换为高通NPU专用格式，实现了INT8量化优化。测试显示，YOLO11n-pose模型在QCS8550上推理速度达

本文聚焦高通QCS8550处理器部署YOLO系列目标检测模型的性能表现。测试数据显示，在640×640分辨率下，YOLOv5到YOLOv11各版本模型在CPU、NPU（QNN2.31）不同精度（FP32/FP16/INT8）中的推理速度差异显著，其中YOLOv6n在INT8精度下达到740.45FPS的最高帧率。特别地，YOLOv11系列展现出均衡的性能，如YOLO11n在INT8模式下实现502

犀牛派A1开发板使用指南摘要：本文介绍犀牛派A1开发板的硬件连接、软件配置及无线网络设置方法。硬件需准备Windows电脑、Type-C数据线及12V3A电源适配器。软件配置包括安装USB驱动、ADB工具及QtScrcpy拷屏工具，需配置环境变量并验证连接。通过AidLux Web桌面可实现远程访问、应用管理及编程开发，支持多设备访问。无线网络需在Android设置中连接WiFi，确保电脑与开发板

犀牛派A1边缘计算开发板基于高通QCS6490平台，具备12TOPS AI算力、多接口配置及开箱即用的场景化算法，为机器人应用提供高效开发支持。其核心优势包括：7nm工艺芯片、8GB内存+128GB存储、4K视频编解码能力，以及丰富的传感器接口。在家庭服务、工业巡检和教育科研领域展现出色适配性，支持本地化AI处理、多模态交互和低成本开发。该开发板通过预置优化模型和完整工具链，显著降低边缘智能应用开

摘要：基于Redmi K60 Pro手机（骁龙8 Gen2处理器）开发的实时人物分割系统，采用AidLux 2.0（Ubuntu 20.04）环境运行。实现60ms级单帧处理速度。核心功能包括：USB/内置摄像头自适应切换、RGB图像预处理、双输出通道（前景/背景概率图）推理、基于OpenCV的掩码合成。典型应用场景含视频会议虚拟背景、AR试衣等。

本文介绍了一个基于深度学习的实时人脸检测与面部关键点识别系统。该系统采用高通8gen2芯片的手机作为硬件平台，使用双模型架构：BlazeFace轻量级人脸检测模型（128x128输入，CPU加速）和面部关键点识别模型（192x192输入，GPU加速）。通过AidLux 2.0系统在Ubuntu环境下实现实时处理，能够准确定位468个面部关键点，包括眼睛、眉毛、嘴巴等特征。系统采用优化策略：仅在未检

本文探讨了在高通QCS8550计算平台上部署Qwen2.5-7B大语言模型与AIAgent+RAG技术的实践方案。Qwen2.5-7B是阿里云开源的76亿参数语言模型，具备128K长文本处理和29种语言支持能力。AIAgent通过整合大模型、工具调用和规划推理，实现了从被动响应到主动任务执行的转变。文章详细介绍了技术背景、核心架构以及从环境搭建到API服务启动的部署步骤。这一融合方案展现了边缘计算