認識IPEX-LLM：LLM模型最佳化的PyTorch工具
IPEX-LLM是英特爾為其 XPU（Xeon/Core/Flex/Arc/PVC）提出的低位元 LLM 開源（Apache 2.0授權）函式庫，是專為 PyTorch 生態打造的LLM執行擴充套件，具有廣泛的模型支援、低延遲和記憶體佔用小等優勢。
ADI低功耗AI MCU – MAX78000，適用電池供電環境
Analog Devices（ADI）推出的MAX78000，是一款針對Edge AI應用設計的超低功耗微控制器（Microcontroller Unit, MCU），專為在資源有限的邊緣設備上執行神經網路推論而打造。
YOLOv12的改變：向Transformer、Attention靠攏！
最新版本 的YOLOv12延續了 YOLO 系列一貫的「高速 + 準確」的設計理念，但在架構、訓練方法與推論效率方面均有顯著改進，並且更加靠近 transformer 技術與多模態學習的整合，本文將做個介紹。
用OpenVINO GenAI解鎖LLM極速推論：推測式解碼讓AI爆發潛能
借助簡化開發和最佳化硬體利用率的工具，OpenVINO使開發者能夠在各種即時和資源受限的場景中部署高性能的LLM；無論是構建回應迅速的聊天機器人或高效率虛擬助手，還是具備可擴展性的創意應用，OpenVINO正在重新定義AI推論的可能性。本文將探討如何利用OpenVINO GenAI的推測式解碼技術使這一變革性創新成為現實。
用Yocto Project打造輕量、客製化、高性能的 AI 邊緣系統
如果想打造輕量、可客製化、高性能的 AI 邊緣系統，Yocto Project 是其中的一個選擇。本文介紹Yocto支援主流AI運算架構現況及整合AI開發案例。
0514邊緣系統VLM視覺理解推論實作工作坊
