讓生成式AI應用在Intel架構系統本地端高效率運作的訣竅
各種AI模型正進駐PC，而且它們變得更聰明、快速、強大；然而，仍會有一個問題：如何在不同的硬體加速器──例如英特爾的GPU或NPU──上讓模型發揮最佳效能？
加速英特爾GPU上的LLM：實用的動態量化指南
動態量化是一種強大的最佳化技術，能顯著提升Transformer模型在Intel GPU的性能，包括搭載於Lunar Lake、Arrow Lake處理器，配備XMX引擎的硬體，以及Alchemist、Battlemage等系列獨立顯卡。
OpenVINO 2025.3: 更多生成式AI，釋放無限可能
全新 OpenVINO 2025.3 版本帶來更快的上手體驗和更強大的性能。此次升級重點聚焦生成式AI，新增對多種尖端模型的支援，並推出全新GenAI流水線，全面擴展了OpenVINO Model Server的能力。
有了Intel AI Playground 不寫程式也能輕鬆玩生成式AI
Intel整合自家NPU/GPU硬體強大算力及OpenVINO開源推論工具套件，開發出一套「AI Playground」，讓聊天對話、文字生成影像及影像強化輕輕鬆鬆就能完成。
用OpenVINO GenAI解鎖LoRA微調模型推論
借助OpenVINO GenAI，你可以無縫整合 LoRA配接器，實現對大語言模型的快速個性化客製。開發者還可以一次性載入多個LoRA配接器，並在執行時快速切換，無需重新編譯基礎模型。
從工具到落地 OpenVINO引領多模態AI新時代
2025年第二場OpenVINO DevCon線上講座，聚焦OpenVINO 2025.2最新版本的技術升級，並延伸至認知型AI與多模態RAG的應用場景，最後還邀請來自學界的專家分享了MLLM實際落地的案例。