邊緣系統VLM視覺理解推論實作工作坊
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【Maker電子學】Flash 記憶體的原理與應用—PART5(NAND flash)
6 月25

【Maker電子學】Flash 記憶體的原理與應用—PART5(NAND flash)

本篇文章介紹 NAND flash 的電路結構,說明它如何將 flash memory 的密度提高到另一個境界。

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用70美元來為第五代樹莓派添加AI套件!
6 月25

用70美元來為第五代樹莓派添加AI套件!

近期樹莓派基金會發表了一個70美元的人工智慧(AI)套件,該套件附有一個轉接器,將RPi 5特有PCIe連接器轉成M.2介面,然後再與M.2介面的AI推論加速模組子卡連接,讓RPi 5系統獲得AI推論的硬體加速能力。

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【COMPUTEX 2024】遍地開花的Edge AI方案
6 月25

【COMPUTEX 2024】遍地開花的Edge AI方案

許多物聯網閘道器、邊緣運算系統是使用與大宗個人電腦相同的x86架構所構成,加上樹莓派也朝完整電腦方向發展,因此,本文嘗試從台北國際電腦展(COMPUTEX)上找尋Edge AI相關的技術蹤跡。

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【創業小聚】英國史上最大筆AI募資!Wayve打造特斯拉「逆向」替代品,如何吸引NV、軟銀青睞?
6 月20

【創業小聚】英國史上最大筆AI募資!Wayve打造特斯拉「逆向」替代品,如何吸引NV、軟銀青睞?

Wayve將自身定位為Alphabet、特斯拉等投身於自動駕駛領域公司的「逆向」替代品。不同於競爭者將自動駕駛與車輛視為一體、同步進行車輛及技術的研發,Wayve不花費時間及心力進行車輛研發,而是選擇完全專注於人工智慧系統。

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以LLaVA-NeXT和NNCF先進量化技術掌握多模態AI
6 月18

以LLaVA-NeXT和NNCF先進量化技術掌握多模態AI

在這篇文章中,我們將探索LLaVA-NeXT多模態聊天機器人Notebook,學習如何轉換和最佳化LLaVA-NeXT模型來打造多模態聊天機器人。此外,我們將探討如何在LLM部分應用有狀態轉換(stateful transformation)和使用NNCF進行權重壓縮和量化等模型最佳化技術。

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釋放多模態AI的力量:利用Pix2Struct和Optimum Intel
6 月17

釋放多模態AI的力量:利用Pix2Struct和Optimum Intel

多模態可以同時處理視覺、聽覺和文字資料,以驚人的深度和精確度解釋其環境;在這篇文章中,我們將深入探討多模態AI的能力,並探索Intel的OpenVINO工具套件如何最佳化這些複雜系統,以因應現實世界的應用。

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