我们很高兴地宣布 OpenVINO™ 2025 的最新版本正式发布！本次更新带来了来自工程团队的更多增强功能和新特性。每一次发布，我们都在不断适应日新月异的 AI 发展趋势，迎接层出不穷的新机遇与复杂挑战。在此次版本中，我们重点增强了新模型的覆盖和实际应用场景的支持，同时在性能优化上也进行了深度打磨，帮助你的 AI 解决方案运行得更快、更高效。新模型和应用场景 在 2025.1 版本中，我们新增了以下模型的支持： Phi-4 Mini、Jina CLIP v1 和 BCE Embedding B
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openvino AI 模型
最新的英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器（第二代）让我们能够在台式机、移动设备和边缘中实现大多数 AI 体验，将 AI 加速提升到新水平，在 AI 时代为边缘计算提供动力。英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器提供了一套全面的专为 AI 定制的集成计算引擎，包括 CPU、GPU 和 NPU，提供高达 99 总平台 TOPS。近期，YOLO系列模型发布了YOLOv12， 对 YOLO 框架进行了全面增强，特别注重集成注意力机制，同时又不牺牲 YOLO 模型所期望的实时处理能力，是 YOLO 系列的一次进化，
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计算机视觉 模型 OpenVINO
随着 DeepSeek、 GPT 和 Llama 等大语言模型（LLMs）不断推动人工智能的边界，它们在高效部署方面也带来了重大挑战。这些模型在生成类似人类的文本方面具有革命性，但每生成一个 token 都需要耗费巨大的计算资源。这不仅导致成本上升、能耗增加，还使响应速度变慢。在实时应用场景，如聊天机器人、虚拟助手和创意内容生成工具等场景中，这些挑战尤为突出。本文将探讨如何利用 OpenVINO™ GenAI 的推测式解码技术使这一变革性创新成为现实。借助于简化开发和优化硬件利用率的工具，Ope
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OpenVINO GenAI 推理
借助生成式 AI 模型（如 Stable Diffusion 和 FLUX.1），用户可以将平平无奇的文本提示词转换为令人惊艳的视觉效果。但如果你想生成更具风格化或定制化的图像，开源的基础模型可能无法满足你的所有需求。这时，LoRA（低秩自适应）就派上用场了。许多风格修改和增强功能现以 LoRA 的形式发布，作为基础模型的模块化附加组件。通过添加LoRA适配器，使得大家可以随心所欲、生成风格多变的个性化图像。通过将 LoRA 集成到 OpenVINO™ GenAI 中，开发者可以一次加载多个 L
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OpenVINO GenAI 生成式 模型
近期阿里通义实验室在 Hugging Face 和 ModelScope 上开源了 Qwen2.5-VL 的 Base 和 Instruct 模型，包含 3B、7B 和 72B 在内的 3 个模型尺寸。其中，Qwen2.5-VL-7B-Instruct 在多个任务中超越了 GPT-4o-mini，而 Qwen2.5-VL-3B 作为端侧 AI 的潜力股，甚至超越了之前版本 的Qwen2-VL 7B 模型。Qwen2.5-VL 增强了模型对时间和空间尺度的感知能力，在空间维度上，Qwen
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Qwen openvino 模型
40年前，个人电脑的问世将强大的计算能力压缩至人们的桌面。20年前，智能手机的诞生拉近了人与人之间的距离。今天，AI 助手悄无声息地渗透到我们的生活，改变着我们与世界互动的方式。在上周刚刚落幕的 OpenVINO™ DevCon 中国系列工作坊北京站活动上，众多行业先锋和创新者们展现了 AI 技术在多个领域的实际应用。一个明显的趋势是：无论是行业领军企业还是独立开发者，无一不在全力以赴地“All In AI”。这些创新的解决方案，不仅标志着当前各行业对AI的应用正进入爆发式增长阶段，也预示着 A
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OpenVINO 语言模型
近日，英特尔在深圳举办以“智绘混合AI新篇, 赋能生成式 AI 无处不在 -- OpenVINO™ 2024 焕新启航”为主题的OpenVINO™ DevCon中国系列工作坊2024活动，此次活动汇聚了英特尔产品专家、行业领先技术大咖以及众多合作伙伴，通过炉边谈话、演讲环节和动手实操等多种形式，共同探讨在混合AI架构中，如何使用OpenVINO™，基于英特尔Meteor Lake架构的酷睿Ultra处理器，让更多AIGC大模型解决方案在AI PC与边缘设备端上成为可能。同时，在这场科技盛宴中，英特尔与大家
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OpenVINO 英特尔
随着我们迎来崭新的一年，是时候在生成式人工智能领域大放异彩地开启2024年了。我们在这里发布最新、最伟大的推理工具，这将使您在新的一年中的编码之旅变得异常精彩。OpenVINO™ 的最新版本引入了额外的框架更改，优化了生成式AI模型的特性，并增强了对现有平台的支持。让我们来了解一下一些重要的更新。大语言模型推理的提升LLM继续成为头条新闻，几乎每周都会更换头部领导者和最先进的技术。目前还没有改变的是高效运行这些模型所需的计算量和其他资源的数量。我们继续致力于实现越来越多的优化，以实现对这些模型的推理，包括
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Intel openvino 人工智能 智能计算
由英特尔举办的以“创新加码，加速开发”为主题的 oneAPI & OpenVINO™ 联合开发者大会正式启动，众多行业领先技术大咖与合作伙伴齐聚一堂，分享技术领域的最新成果，解读前沿开发趋势。在这场全球性的技术盛筵上，英特尔技术专家带来了 oneAPI 在全球的发展近况及如何与合伙伙伴共建异构计算新生态，同时针对OpenVINO™ 2023.1 新版本进行了技术亮点解析，并详细讲解了新版本如何更好地支持生成式 AI 模型、框架及大语言模型，实现全链路赋能开发者，推动英特尔软件工具与开源生态的深度融
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oneAP OpenVINO 英特尔 开源
英特尔于近日亮相EdgeX+OpenVINO™生态伙伴大会，并与来自阿里云、联想、VMware、中科创达、EMQ和道客云等创新企业的边缘计算和视觉推理行业专家，共同探索智能边缘的未来。英特尔中国区网络与边缘事业部首席技术官、英特尔高级首席 AI 工程师张宇博士表示：“在过去的一年里，我们见证了EdgeX和OpenVINO™的飞速发展。越来越多开发者及生态伙伴加入到智能边缘生态系统中，通过创新解决方案和技术，不断推动边缘计算和人工智能的迭代更新。”EdgeX+OpenVINO™生态伙伴大会是边缘计算和人工智
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英特尔 EdgeX OpenVINO
在OpenVINO™ 工具套件发布五周年之际，英特尔开展OpenVINO™ DevCon中国系列工作坊2023活动，旨在通过每月一次的工作坊，持续助力开发者系统学习、稳步提升。基于此，英特尔成功举办了首期以“焕然五周年·瞰见新特性”为主题的 OpenVINO™ DevCon 2023系列活动，并在此次活动上发布了功能更加强大的全新英特尔®OpenVINO™ 2023.0版本，以期在更大程度上帮助 AI 开发者简化工作流程，提升部署效率。英特尔中国区网络与边缘事业部首席技术官、英特尔高级
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OpenVINO 英特尔
DevCon2023重磅回归! 全新面貌、全面解读，更丰富技术干货，更详尽Demo演示，持续助力开发者系统学习、稳步提升!人工智能产业应用的变革性发展，为 AI开发者高效部署应用带来诸多挑战。英特尔自2018年首发 OpenVINOrr工具套件以来，密切关注市场需求，着眼未来发展趋势不断迭代更新，将其对模型的支持从计算机视觉扩展到自然语言处理，深化了其框架集成，并持续提高可移植性和性能，帮助 A开发者简化工作流程，提升部署效率。同时，基于多年技术积累和行业耕耘，OpenVINO 社区和生态建设逐步崇美能开
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英特尔 OpenVINO，AI
提案动机在肺部的检查上，超音波相较X光或电脑断层扫描，具有无放射性，操作相对方便的优点。但传统超音波具有不可携性，病患须至医疗院所才能做超音波检查，对于偏远或医疗资源匮乏的地区，难以利用。且超音波在判读上，具有难解释性的缺点，对于超音波影像的判读，往往训练时间长，判读时间也较久，医生与医生间也存在着主观判读的歧异性，在医病沟通上，对于判读过后的结果，医师也较难与病患说明。基于上述的两项缺点 (不可携性、难解释性)，本团队希望能训练AI模型，协助医师做肺部超音波影像的判读，并利用OpenVINO具有最佳化与
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INTEL Tiger Lake OPENVINO AI LUS.AI
2023 IWD大会 上海站已开启！！！席位有限，免费报名~WTM活动 | 女性创业者品酒交流会，邀请函限量发放中烟花三月，草长莺飞，一个期盼已久的春天终于到来，每一个待放的生命都柔软而充满力量，延展着无限可能。一如春日里的她们，温柔而坚定，勇敢出发，一路高歌，如春风般得意，如春光般灿烂。时光尚好，不如在今天来赴一场 "勇敢之旅"，加入一年一度的 Women Techmakers (WTM) 大会，与全球女性开发者共同庆祝国际妇女节，歌颂每一个为经济、政治和社会等领
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科技 女性 英特尔 OpenVINO
越来越多的女性在拥抱精彩纷呈的生活，探求自我发展的机会，她们勇于活出理想中的自己，那她们有哪些鲜明特点呢？火遍全网的ChatGPT帮助大家将思想转化为文字，而英特尔OpenVINO™ 工具套件则可帮助大家把文字转化为画作，从不同角度勾勒出新时代女性的画像：■ 独立自主：她们具有高度的自主意识，愿意拥抱新机会，有能力自我维持和自我发展。■ 自信勇敢：她们对自己的能力和价值信心十足，敢于追求梦想，也更有勇气去面对困难。■ 知识渴
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AIGC OpenVINO
openvino介绍
OpenVINO是英特尔推出的一款全面的工具套件，用于快速部署应用和解决方案，支持计算机视觉的CNN网络结构超过150余种。
OpenVINO是一个Pipeline工具集，同时可以兼容各种开源框架训练好的模型，拥有算法模型上线部署的各种能力，可以轻松的将预训练模型在Intel的CPU上快速部署起来。
对于AI工作负载来说，OpenVINO提供了深度学习推理套件（DLDT)，该套件可以将 [
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