解放AI創造力：OpenVINO開啟多模態生成式AI部署新篇章
在5月初舉辦的2025年第一場OpenVINO DevCON線上講座中，來自英特爾的專家講師除了詳細介紹2025年最新版本OpenVINO的功能更新，展示如何在多模態AI時代中，以更快、更輕量、更有效率的方式部署大語言與視覺生成模型，並透過實例說明如何構建適用於AI PC與邊緣裝置的智慧對話系統。
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。
OpenVINO 2025.0來了…一起繼續玩生成式AI吧！
OpenVINO的最新版本2025.0，除了性能的再次提升，也擴大了GenAI模型的支援範圍，並針對Intel NPU導入了關鍵最佳化功能。讓我們一起來探索這些令人興奮的更新！
【 Edge AI專欄】使用Intel OpenVINO搭配YOLOv11輕鬆駕馭姿態偵測
Intel OpenVINO 在開源範例庫 Notebooks 上給出 YOLOv11 物件偵測、姿態估測及影像分割等三個案例。本篇文章，會跟著源碼說明來了解一下如何運行 【姿態估測】 範例「Convert and Optimize YOLOv11 keypoint detection model with OpenVINO™」及動作原理。
【學習程式新工具】用MS Copilot 生成 micro:bit 感測器程式碼
為了測試 ChatGPT 能否協助我們更有效的學習電腦程式語言，我們選用了 MS Copilot 來生成 micro:bit 板載上的感測器程式碼，然後在 V3 版的小彼特 Python Editor上驗證。
【RAG for Vision】如何結合RAG建構Multimodal電腦視覺系統
結合AI電腦視覺與RAG的Visual RAG已被視為是下一代AI應用進步的關鍵，本文介紹它的技術架構與應用案例。