玩轉 AI 機器人的新境界 – Now and Future
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【2024 MAI Talks】AIPC帶給開發者的即戰力
5 月30

【2024 MAI Talks】AIPC帶給開發者的即戰力

Intel平台研發協理王宗業分享的「AIPC帶給開發者的即戰力」。從幾個方面介紹了AIPC(Artificial Intelligence Personal Computer)對開發者的重要性和實用性,並展示了Intel在AI技術方面的領先地位和未來發展方向。

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輕鬆使用OpenVINO在本地裝置離線運作Llama3
5 月06

輕鬆使用OpenVINO在本地裝置離線運作Llama3

利用OpenVINO部署Llama3到本地運算資源,例如AI PC,不僅意味著更快的回應速度和更低的運作成本,還能有效地保護資料安全,防止敏感資訊外洩。這對於需要處理高度敏感性資料的應用場景尤其重要,如醫療、金融和個人助理等領域。本文將介紹如何使用OpenVINO對Llama3模型進行最佳化和推論加速,並將其部署在本地裝置上,進行更快、更智慧的AI推論。

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【Edge AI專欄】AIPC開箱實測 ─ Yolov8斜物件偵測
4 月26

【Edge AI專欄】AIPC開箱實測 ─ Yolov8斜物件偵測

本篇文章會使用Asus NUC 14 PRO來進行AI推論應用,並從AIPC 硬體規格、安裝工作環境、旋轉物件偵測及在不同硬體運行效能分析比較等方面幫大家做一個完整的介紹。

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OpenVINO 2024.0:為開發者提供更高性能、更強大支援  
3 月19

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。

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用OpenVINO與NNCF最佳化Whisper語音辨識模型
3 月13

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。

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如何在Google Colab上運行OpenVINO Open Model Zoo範例
3 月07

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。

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