<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[OpenVINO的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.csdn.net/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; OpenVINOCC]]></copyright><item><title><![CDATA[33毫秒分拣一封邮件：Laya决策模型 × OpenVINO™ 端侧部署实战]]></title><link>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/170719396</link><guid>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/170719396</guid><author>OpenVINOCC</author><pubDate>Fri, 13 Nov 2026 13:23:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[Laya 把"LLM 流水线里最难缠的那段——解析生成文本"整个消灭掉了：带类型的问题进、带校准概率的决策出，一次前向、确定延迟、Apache 2.0 开源。本文会带你完整走一遍这条部署路径：用 optimum-cli 一条命令导出 OpenVINO™ IR（顺便用 --weight-format fp16 把权重量减半），用 optimum-intel 的 OVModelForLayaDecision 在 Intel CPU / GPU 上完成推理，最后跑一个交互式邮件分拣 Demo。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[英特尔锐炫Pro B70为MiniMax H3-Image提供Day 0支持]]></title><link>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/170616904</link><guid>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/170616904</guid><author>OpenVINOCC</author><pubDate>Thu, 12 Nov 2026 16:16:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[针对超高分辨率图像生成带来的新要求，通过英特尔锐炫™ Pro B70多卡协同、并行计算与软件优化，充分调动多卡GPU的潜力，让MiniMax H3-Image在发布之初，即可获得软硬件层面的适配与加速，助力开发者更轻松、更高效地释放大模型的创作潜力。基于英特尔锐炫Pro B70 多卡方案的MiniMax H3-Image生成效果图MiniMax H3-Image是一款面向多元创作场景的图像生成与编辑模型，它支持最多16张参考图，可高效完成复杂图像生成与编辑任务。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[谁说高频 AI 工作流非上云不可？我用一颗英特尔核显，在本地开了家 AI 早报电台]]></title><link>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/169831326</link><guid>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/169831326</guid><author>OpenVINOCC</author><pubDate>Mon, 02 Nov 2026 11:16:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[当英特尔酷睿™ Ultra 处理器与锐炫™ 核显把充沛的算力塞进巴掌大的桌面主机，配合 OpenVINO™ 日趋成熟的模型生态，每个开发者都能在本地低成本地搭建起属于自己的 7×24 小时 AI 生产车间——这或许才是「Token 自由」带给个人创造力最大的解放。这也正是本地算力最迷人的地方——因为没有任何 API 调用账单，我可以花上一整个下午，反复调整男女主播的音色参数与情感 Prompt（例如要求男声沉稳且语速微快、女声在提问时尾音自然上扬），试听几十个版本直到找到最契合早报氛围的声线组合。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[英特尔 × ADG：从 Agent 落地到 3DGS 重建，GDPS 2026 空间计算实战工作坊技术复盘]]></title><link>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/169459389</link><guid>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/169459389</guid><author>OpenVINOCC</author><pubDate>Thu, 29 Oct 2026 15:52:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[结合智慧供应链真实落地 Demo，现场演示了 AI 智能体在业务场景中的任务编排、状态感知、异常自治等核心逻辑，输出了可直接复用的工程落地思路与实操要点，为产业级 AI Agent 开发提供了完整参考范式。为核心目标，依托成熟大模型底座、智能开发框架与云端算力资源，将原本长周期、高门槛的前沿技术研发流程轻量化，帮助普通开发者在短时间内产出可演示、可迭代、具备产业参考价值的技术原型。未来，英特尔将继续深化与生态伙伴的协作，拓展前沿技术的实践场景，助力开发者将创新想法转化为可落地的应用成果，共同探索。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[英特尔 OpenVINO™ 首日支持 MiniCPM-OCR：精准文档 AI 模型正式上线]]></title><link>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/169459109</link><guid>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/169459109</guid><author>OpenVINOCC</author><pubDate>Thu, 29 Oct 2026 15:43:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[MiniCPM-OCR Jev 是一款独立的 20 亿参数 System-1 判别式评估模型，专门用于评估 OCR 识别结果并提供经过校准的置信度分数，而不直接执行文档解析。MiniCPM-OCR 1.0 是一款基于 MiniCPM-V 4.6 架构构建的 13 亿参数 OCR 专用模型，也是 MiniCPM 系列首款专用 OCR 模型。MiniCPM-OCR 是一个面向高效文档解析与文字识别的双模型系列，由一款 13 亿参数的文档解析模型和一款用于评估识别结果的 20 亿参数模型组成。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[新模型上手实战：Qwen-Image 2.1 Turbo、MOSS-Image SFT 如何跑在英特尔GPU上？]]></title><link>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/169360906</link><guid>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/169360906</guid><author>OpenVINOCC</author><pubDate>Wed, 28 Oct 2026 15:32:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[作者简介：刘伟鸿｜英特尔AI创新大使，LLM-Cookbook核心贡献者，DataWhale开源社区成员，深耕AI模型推理优化开源图像生成模型不断更新，如何让新模型尽快跑在自己的设备上，是开发者关注的实际问题。近期发布的 Qwen-Image 2.1 Turbo 与 MOSS-Image SFT，现已提供基于英特尔开源 AI 工具套件OpenVINO™ 的 ComfyUI 本地部署实践。开发者可以在搭载英特尔GPU的 Windows 设备上运行模型，体验本地图像生成，并进一步探索推理优化与工作流集成。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[OpenVINO™开发者说：MiniCPM5-2B × ClaimLedger，把本地模型接进高责任报告核验]]></title><link>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/168768508</link><guid>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/168768508</guid><author>OpenVINOCC</author><pubDate>Thu, 22 Oct 2026 16:12:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章从主场景拆解、小模型在流程中的位置，到 Skill 调用、证据链核验与人工门禁逐一说明，并附有演示范围与适用边界，可供央国企与大型制造企业的报告审阅者、端侧 AI 开发者直接参考复用。MiniCPM5-2B 的本地适配方向，是让自然语言任务理解与 ClaimLedger 的证据核验流程衔接起来，同时保持证据定位、规则检查和人工责任清晰可查。它接收一份 DOCX 成稿和一组本地证据材料，把报告里的结论逐条带回 Word、Excel、PDF 和扫描件，给出原文、位置和差异，再由人决定如何处理风险。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[从3DGS到VR实战，英特尔 × ADG社区邀你用Trae造一个能走进去的3D世界]]></title><link>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/168659303</link><guid>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/168659303</guid><author>OpenVINOCC</author><pubDate>Wed, 21 Oct 2026 17:58:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[这次我们邀请到浙江大学长聘副教授邵天甲老师，带来《前沿降临：基于 Intel 平台的三维室内空间 3DGS 实时重建》主题分享，现场拆解如何通过 3D 高斯泼溅技术实现室内空间实时重建，并结合基于 Intel 平台的实时扫描重建系统案例，分享相关技术实践。当字节跳动的王牌 AI IDE Trae 遇上 AgentPlan 工作流，配合前沿的 3D 高斯重建技术——你不再需要死磕复杂的底层代码，只需用自然语言指挥 AI，90 分钟，0 基础也能亲手造出一个能走进去、能交互的 3D 世界。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MiniCPM-V 4.7 正式适配英特尔® 硬件，OpenVINO™ 首发同步支持]]></title><link>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/167811734</link><guid>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/167811734</guid><author>OpenVINOCC</author><pubDate>Tue, 13 Oct 2026 19:05:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[其中，MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 是全球首个可在端侧无损、流畅运行的开源 MoE 多模态大模型，在 34 项权威基准测评中全面领先同档模型，实现约 3GB 内存即可在 iOS、安卓等系统上流畅运行，将端侧多模态 MoE 效率推向了全新高度。MiniCPM-V 4.7 是由面壁智能联合 OpenBMB 社区发布并开源端侧多模态最新模型 ，聚焦于端侧能力的「上限突破」与「极致普惠」，同步推出 MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 和 MiniCPM-V 4.7 1B 两个版本。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[英特尔 AI 创新大使招募：与开发者共建 Agentic PC生态]]></title><link>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/167393086</link><guid>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/167393086</guid><author>OpenVINOCC</author><pubDate>Fri, 09 Oct 2026 17:38:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[Agentic PC正在成为 AI 应用落地的重要载体。英特尔持续围绕 Agentic PC的 CPU、GPU、NPU 异构算力，以及 OpenVINO™ 等AI软件工具链，为开发者提供模型优化、应用开发和部署所需的技术资源。但技术生态的成长，从来不是一个人的事情。我们希望与更多真实参与 AI 实践的人一起，把好的技术、好的案例和好的想法带给更多开发者。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[2026英特尔技术创新与产业生态大会]]></title><link>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/166887037</link><guid>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/166887037</guid><author>OpenVINOCC</author><pubDate>Wed, 30 Sep 2026 09:59:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[AI PC 的能力正在被一层层“做实”。🚀对开发者来说，这里不仅是一场技术展示，更是一条清晰的实践路径：模型跑得动，Agent 干得了，场景用得上，开发者一起做。从技术底座到生态共创，英特尔持续与开发者并肩同行，让更多想法在 AI PC 上跑起来、做出来、用起来🤝。从本地模型，到智能体方案；从真实场景，到开发者生态。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[电商数据不出端： 英特尔 Agentic PC × TRAE 本地电商运营智能体实战]]></title><link>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/166847264</link><guid>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/166847264</guid><author>OpenVINOCC</author><pubDate>Tue, 29 Sep 2026 18:09:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[本项目构建了基于英特尔AgenticPC的本地优先电商运营智能体，通过TRAE智能体实现自然语言驱动的任务编排，将订单解析、评价分析、OCR、商品资料处理等高频任务优先在本地完成，仅在必要时连接云端。依托GPU、NPU、CPU异构算力协同，结合PrivacyGuard数据分级与SkillRouter智能路由，确保敏感数据不外泄，同时实现14.2倍的BERT推理加速和300ms级OCR响应。27个测试用例全部通过，验证了端云协同、隐私保护与高效执行的可行性，标志着AI从“会聊天”迈向“会干活”的关键跃迁。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[获奖名单 | 英特尔 x 魔搭智能体技能创新大赛总决赛圆满落幕]]></title><link>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/166600351</link><guid>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/166600351</guid><author>OpenVINOCC</author><pubDate>Thu, 24 Sep 2026 19:54:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[本次大赛汇聚了16个优秀作品，通过现场路演、小课堂展示、现场投票与颁奖，呈现了端侧智能体技能从创意走向生产力落地的真实过程。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[今日报名截止｜9.23苏州·英特尔2026 Connection大会，开发者智能体AI技术盛宴等你来]]></title><link>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/165858364</link><guid>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/165858364</guid><author>OpenVINOCC</author><pubDate>Fri, 18 Sep 2026 11:19:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[报名链接：正在加载中]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[OpenVINO™ 2026.4: 更广泛的模型支持、更快的推理，以及 Node.js 语音识别]]></title><link>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/165748286</link><guid>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/165748286</guid><author>OpenVINOCC</author><pubDate>Thu, 17 Sep 2026 15:44:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[正式发布！AI工作负载正在快速演进，开发者对高效、灵活推理能力的需求也前所未有地高涨。从多模态智能助手到实时语音处理流水线，开发者正在构建比以往更加丰富的AI应用，而他们希望运行的模型在种类和能力上也在持续扩展。OpenVINO™ 2026.4正是在这样的背景下推出。本次版本带来了。无论你是在AI PC上运行生产级工作负载、尝试在NPU上部署最新模型，还是刚刚开始接触OpenVINO™，这一版本都带来了值得关注的新能力。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[英特尔×面壁智能：OpenVINO Day0适配MiniCPM5-2B，端侧推理开箱即用]]></title><link>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/164629881</link><guid>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/164629881</guid><author>OpenVINOCC</author><pubDate>Tue, 08 Sep 2026 18:54:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[MiniCPM5-2B 把「端侧 2B 混合思考」做到了开源 SOTA；OpenVINO™ + Optimum Intel + GenAI 这一套组合，让你只需一条 optimum-cli + 几十行 Python，就能在 Intel CPU / iGPU / 独显上跑出生产级别的多轮 chat，并随手切换两种思考模式。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【英特尔 ✖ 魔搭】Agent Skills 征文大赛第三期获奖名单公布！]]></title><link>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/164375209</link><guid>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/164375209</guid><author>OpenVINOCC</author><pubDate>Fri, 04 Sep 2026 20:14:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[9.23 苏州 | 英特尔2026 Connection大会邀请函：共赴智能体AI技术盛宴]]></title><link>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/164299478</link><guid>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/164299478</guid><author>OpenVINOCC</author><pubDate>Wed, 02 Sep 2026 16:16:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[9月23日，Intel Connection 2026正式开放社区报名，邀请广大开发者、技术爱好者与创新实践者共赴这场技术盛会。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[不用写代码，也能做应用：火山 x 英特尔Agentic PC专区，扫码开玩]]></title><link>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/164096031</link><guid>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/164096031</guid><author>OpenVINOCC</author><pubDate>Wed, 26 Aug 2026 19:59:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[8 月 21–22 日，TRAE AI 创造力大赛决赛周收官]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[OpenVINO™ 开发者说：告别 Python 臃肿生态！基于 Nim + Intel NPU 的端侧 AI 全栈开源解法]]></title><link>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/164051454</link><guid>https://blog.csdn.net/OpenVINOCC/article/details/164051454</guid><author>OpenVINOCC</author><pubDate>Tue, 25 Aug 2026 11:48:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文将介绍由 AbyssGG 开源的纯原生端侧 AI 技术全栈：以 Resonance 为底层硬件推理引擎、NimVoice 为离线语音合成应用示范、Isvik 为系统级高效基础套件。三者协同，实现了零 Python 依赖、毫秒级启动与 Intel NPU 硬件级低功耗加速。]]></description><category></category></item></channel></rss>