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。
為生成機器人訓練用資料而生的MIT PhysicsGen
近期麻省理工學院（MIT）與機器人與人工智慧研究所（RAI）合作推動名為PhysicsGen的計畫，運用Gen AI來生成實體性、物理性資料，再將資料供AI模型訓練用。
在家造AI神器！OpenVINO讓桌面推論觸手可及
AI PC是一台配備專門用於加速AI工作負載硬體的電腦，意味著我們可以高效率地運作包含AI模型的應用程式；透過精選的軟硬體，筆者將證明幾乎任何類型的AI應用都可以在本地運作。
【實作案例】以OpenVINO實現VLM、MLLM導入產業應用
本文從技術原理出發，結合理論與實測，展示了如何以Phi-3 Vision為核心模型，配合OpenVINO部署最佳化與YOLOv8偵測模組，建構可實際落地的多模態語言模型應用架構。
【Arm的AI世界】在Arm架構邊緣端裝置部署PyTorch模型
以Arm架構為基礎的處理器憑藉低功耗和高效率等優勢，在嵌入式系統中得到了廣泛應用。本文將為你展示如何在樹莓派或NVIDIA Jetson Nano 等Arm架構邊緣端裝置上部署PyTorch模型。