OpenVINO 2024.0：為開發者提供更高性能、更強大支援
OpenVINO 2024.0來了！我們很高興在這個版本推出一系列強化功能，目標是在快速發展的AI領域賦予開發者更強大的能力；新版本透過動態量化、改善的GPU最佳化以及對混合專家(MoE)模型架構的支援，增強了大語言模型(LLM)的性能。OpenVINO 2024.0讓開發者能有效利用AI加速，這也要感謝來自社群的持續貢獻。
用OpenVINO與NNCF最佳化Whisper語音辨識模型
本文示範如何以OpenVINO與Optimum Intel載入並執行Whisper與Distil-Whisper模型進行音訊轉錄任務，以及如何使用NNCF對這些模型執行INT8訓練後量化；接著在橫跨多種CPU的裝置上以大規模語音轉文字資料集評估這些模型。
【創業小聚】把馬桶水變啤酒、回收95%廢水再利用，新創Epic Cleantec讓比爾蓋茲也認可
Epic Cleantec團隊除了推出改變市場應用的淨水系統外，還善用各種資源，包含緊握市場新機會及吸引市場注意的行銷手法，吸引到如比爾蓋茲等投資者的支持，成為ESG領域中值得關注的新創團隊之一。
如何在Google Colab上運行OpenVINO Open Model Zoo範例
本篇文章會以OMZ 影像分類(Classification) Public Pre-Trained Models為例，說明如何在Colab 上直接運行Intel Open Model Zoo。
如何在Windows平台呼叫NPU部署深度學習模型
在最新一代的Intel Core Ultra行動終端處理器中已經整合了簡稱為NPU的神經網路加速處理器，以提供低功耗的AI算力，而OpenVINO工具套件也在第一時間對NPU進行了配接。本文將帶領讀者一起看看如何在Intel Core Ultra處理器上搭建基礎環境，並呼叫NPU進行模型推論任務。
如何客製化企業 RAG 知識庫？— 從資料庫到知識整合的實戰技術
