让你的 AIPC “能听会说”： Fun-ASR Nano × Fun-CosyVoice 3.0 全链路加速实战
作者：杨亦诚，纪书杰，周涛，任而今引言如果你希望让自己的 AIPC 能像真人一样又能听、又能说，那么 Fun-ASR-Nano 和 FunCosyVoice 3.0 是非常值得关注的两款模型，轻量化的设计，使他们能同时兼顾性能和效果，并可根据用户习惯持续Finetune优化，非常适合在端侧设备进行部署。Fun-ASR-Nano 是通义实验室打造的端到端语音识别模型，训练数据量级达到数千万小时，能理
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1天前
OpenVINO™ Java API：让Java 开发者快速部署本地生成式AI
作者：黄明明 OpenVINO™社区开发专家1.关于APIOpenVINO™ Java API，旨在推动 OpenVINO™在Java领域的应用。OpenVINO™ Java API 由于是基于 OpenVINO™ 开发，所支持的平台与OpenVINO™ 一致，具体信息可以参考 OpenVINO™。 目前，开发者需要自行下载该项目，将其源代码中的 src 文件夹**到自己的代码当中，以便更好地利用
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2天前
OpenVINO™ 模型部署开发者说：IR模型“信息全景图” —— OpenVINO™ Model Information Viewer 工具详解
开篇寄语】本文为 OpenVINO™ 社区开发者的实践分享，内容基于作者在真实项目中的经验整理。作为开源 AI 工具套件，OpenVINO™欢迎大家结合自身场景验证、交流、分享，共同推动技术实践进步。【作者简介】朱忠杰 ，AI 数据智能应用架构师，人工智能研发工程师，虞城县广厦互联网软件开发服务中心负责人在模型部署的实践中，我们曾强调 “先给模型做体检，再谈上线”（前篇回顾）。而一份完整的 “体检
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5天前
使用 OpenVINO™加速部署通义 Z-Image（造相）文生图模型
引言【Z-Image-Turbo】(https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo) 是阿里巴巴通义团队最新推出的高性能文生图模型，基于 Diffusion Transformer (DiT) 架构，6B 参数量，仅需不到 10 个 steps 的采样，就能够快速生成高质量图像。本文将详细介绍如何使用 Intel® OpenVINO™ 工具套件来优化
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13天前
引言Z-Image-Turbo 是阿里巴巴通义实验室最新发布的高性能文生图模型。它基于先进的 Diffusion Transformer 架构，拥有 60 亿参数，核心特性在于仅需极少的推理步数（通常 8 至 10 步）即可快速生成细节丰富、质感逼真的高质量图像。Z-Image-Turbo 模型非常适配 AI PC 场景，目前已针对搭载 Intel Core Ultra 处理器的平台进行优化，能够
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13天前
