


Komited untuk membina ekosistem AI terbuka! Temu bual eksklusif dengan Encik Li Ying, Naib Presiden Intel Corporation
Walaupun Intel mempunyai visi untuk merealisasikan AI di mana-mana, selain daripada penyediaan perkakasan, pembangun aplikasi AI juga mesti mempunyai alat pembangunan yang sesuai, ekosistem terbuka, sokongan teknikal yang boleh dipercayai dan keselamatan Hanya dalam persekitaran kita boleh membangunkan AI dengan cepat dan besar-besaran aplikasi yang diperlukan oleh pengguna Jadi apakah jenis sokongan yang dimiliki oleh Intel untuk pembangun? Untuk tujuan ini, kami menjalankan temu bual eksklusif dengan Encik Li Ying, Naib Presiden Intel Corporation dan Pengurus Besar Bahagian Ekosistem Perisian Intel China.
Encik Li Ying, Naib Presiden Intel Corporation dan Pengurus Besar Bahagian Ekosistem Perisian Intel China
OpenVINO akan menjadi inkubator untuk aplikasi AI klien dan edge
Pertama sekali, Encik Li Ying memperkenalkan kami kepada perisian alat sumber terbuka OpenVINO yang dilancarkan untuk platform pengkomputeran klien dan edge Memandangkan banyak aplikasi AI pengguna tidak berada dalam pusat data, mereka tidak perlu menggunakan persekitaran latihan model yang besar . Lagi Ia adalah untuk membawa fungsi AI ke tepi atau pelanggan seperti pengeluaran, peruncitan, kilang, dan rumah untuk merealisasikan pempopularan fungsi AI Oleh itu, Intel melancarkan alat pembangunan OpenVINO, yang juga merupakan nilai terbesar OpenVINO. Perisian ini menyediakan banyak API, model dan seni bina siap sedia Pembangun tidak perlu mengetahui cara model ini perlu dilatih atau cara membuat model, mereka boleh menggunakannya secara langsung, yang benar-benar boleh membawa keupayaan AI kepada senario aplikasi.
Pada masa ini di China, OpenVINO telah digunakan secara meluas, dan Intel mengadakan sidang kemuncak OpenVINO khusus setiap tahun, termasuk bengkel OpenVINO dan pertandingan OpenVINO. Dalam pertandingan OpenVINO China, kita boleh melihat pelbagai senario aplikasi kecerdasan buatan yang berbeza. Sebagai contoh, terdapat seorang pemuda yang baru menamatkan pengajian di kolej yang meninggalkan kesan mendalam kepada Encik Li Ying. Semasa latihannya, beliau mendapati terdapat banyak bahaya keselamatan dalam barisan pengeluaran Contohnya, sesetengah orang tidak memakai sarung tangan, yang menyebabkan banyak masalah keselamatan. Oleh itu, dia mereka bentuk fungsi mudah dalam permainan yang menggunakan pengesanan visual untuk mengenal pasti sama ada setiap pekerja memakai sarung tangan, dan mencetuskan penggera jika tiada sarung tangan dipakai. Oleh itu, walaupun pelajar kolej yang baru lulus boleh mereka bentuk aplikasi kecerdasan buatan dengan pantas melalui OpenVINO. Ini disebabkan oleh Intel OpenVINO menyepadukan pelbagai model berbeza ke dalam perpustakaannya, termasuk model yang dibangunkan oleh pihak ketiga, menjadikannya mudah untuk digunakan oleh pengguna. Dengan mempopularkan komputer kecerdasan buatan, pengguna akan mendapati OpenVINO mempunyai lebih banyak senario penggunaan, termasuk pelbagai model pengekstrakan visual dan teks, dsb.
OneAPI boleh menyesuaikan diri dengan pelbagai perkakasan, jadi ia mempunyai pusat pakar dan pasukan profesional di China
Dalam aspek utama membina aplikasi AI, Intel menyediakan alatan pembangunan OneAPI, yang boleh menyokong pelbagai perkakasan berprestasi tinggi, termasuk CPU, GPU dan FPGA. Selain mencuba yang terbaik untuk menyesuaikan diri dengan pelbagai produk perkakasan utama, Intel juga telah menubuhkan berbilang pusat pakar di seluruh dunia, termasuk Akademi Sains China dan Universiti Peking di China. Ini kerana Intel tidak mengetahui berapa banyak peranti perkakasan berbeza yang terdapat di seluruh dunia, jadi peranan penting Pusat Pakar adalah untuk berkongsi amalan terbaik OneAPI melalui rangkaian. Selain itu, pusat pakar juga bertanggungjawab untuk menyesuaikan pelbagai peranti perkakasan untuk merealisasikan konsep keseluruhan OneAPI
Akademi Sains China dan Universiti Peking telah menyesuaikan sepenuhnya OneAPI kepada beberapa perkakasan domestik. Oleh itu, jika pengeluar perkakasan domestik dan pengeluar perisian ingin menyesuaikan diri melalui rangkaian OneAPI, mereka boleh melakukannya dalam dua cara: satu melalui pusat pakar, dan satu lagi melalui pasukan OneAPI khusus Intel China. Di samping itu, pelbagai organisasi piawaian domestik juga sedang mereka bentuk beberapa piawaian untuk pengkomputeran heterogen, dan Intel juga secara aktif mengambil bahagian dalam perbincangan mengenai piawaian ini. Intel berharap dapat mempromosikan penubuhan keseluruhan standard pengkomputeran heterogen China melalui konsep dan teknologi OneAPI
Bina Platform Awan Pembangun Intel dan bekerjasama dengan banyak pengeluar untuk mempercepatkan inovasi
Untuk memudahkan pembangun mengakses pelbagai perkakasan baharu, termasuk GPU Intel, CPU dan pelbagai seni bina AI Intel, dan untuk menggunakan dan mengoptimumkan model mereka dengan lebih mudah, langkah paling penting Intel ialah melancarkan platform awan Pembangun Intel. Encik Li Ying berkata bahawa platform awan pembangun pada asasnya ialah perkhidmatan awan yang membolehkan pembangun menggunakan aplikasi terbaharu Intel dan seni bina perisian terkini, dan menyepadukan banyak fungsi OpenVINO dan OneAPI ke dalam platform awan pembangun. Di samping itu, untuk membantu pembangun membangunkan aplikasi yang boleh memenuhi pelbagai keperluan keselamatan, Intel bukan sahaja bekerjasama dengan pengeluar global seperti Red Hat, Canonical dan SUSE, tetapi juga dengan pengeluar sumber terbuka tempatan di China, termasuk OpenEuler dan OpenAnolis OS .
Menubuhkan Jawatankuasa Teknologi Sumber Terbuka Intel China
Terdapat sejumlah besar projek sumber terbuka di China, jadi langkah terakhir dan paling penting adalah untuk Intel menubuhkan Jawatankuasa Teknologi Sumber Terbuka Intel China. Ahli jawatankuasa ini berasal dari pelbagai industri di Intel China. Tujuan utama jawatankuasa ini adalah untuk mewujudkan kerjasama tetap dan rapat dengan organisasi sumber terbuka China, menggunakan teknologi termaju global ke China dengan lebih cepat, dan mencari projek unik dan inovatif di China. Melalui usaha bersama Intel dan rakan kongsinya, projek sumber terbuka ini boleh membangun dengan lebih pantas dan membantu organisasi sumber terbuka China mencapai pertumbuhan yang lebih baik dan lebih pantas
Akhirnya, apa yang perlu ditulis semula ialah: Tulis di penghujungnya
Pada masa ini, terdapat terutamanya dua jenis ekosistem dalam ekosistem AI: tertutup dan terbuka Di satu pihak, memandangkan ekosistem tertutup tidak perlu mempertimbangkan keperluan untuk menyesuaikan diri dengan perkakasan dan rakan kongsi yang berbeza, perisian dan perkakasannya. produk umumnya berkembang sangat cepat, dan banyak produk telah menjadi teras pengkomputeran AI. Walau bagaimanapun, masalahnya ialah produk ini terdedah kepada sekatan dalam pelbagai aspek, dan sukar bagi pihak permintaan untuk mendapatkan teknologi teras daripada mereka, jadi mereka mesti bergantung pada bekalan luaran. Oleh itu, bagi pengguna, cara yang lebih selamat adalah dengan memberi perhatian kepada dan membangunkan ekosistem AI terbuka pada masa yang sama, dan bekerjasama dengan pengeluar seperti Intel yang komited untuk mencipta ekosistem terbuka, supaya pembangun boleh membangunkan lebih banyak produk AI yang lebih baik. Produk Intel Ia juga boleh diterima pakai oleh lebih ramai pengguna, membolehkan kedua-dua pihak mencapai situasi menang-menang.
Atas ialah kandungan terperinci Komited untuk membina ekosistem AI terbuka! Temu bual eksklusif dengan Encik Li Ying, Naib Presiden Intel Corporation. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Dalam bidang penyelidikan akademik yang dinamik, pengumpulan maklumat yang cekap, sintesis, dan persembahan adalah yang paling utama. Proses manual kajian literatur adalah memakan masa, menghalang analisis yang lebih mendalam. Sistem Pembantu Penyelidikan Multi-Agen Bui

Barang -barang liar yang benar -benar berlaku di dunia AI. Generasi imej asli Openai adalah gila sekarang. Kami bercakap visual rahang-menjatuhkan, terperinci yang menakutkan, dan output sehingga digilap mereka merasa buatan tangan dengan penuh

Dengan mudah membawa penglihatan pengekodan anda ke kehidupan dengan Windsurf Codeium, teman pengekodan berkuasa AI anda. Windsurf menyelaraskan keseluruhan kitaran hayat pembangunan perisian, dari pengekodan dan debugging ke pengoptimuman, mengubah proses menjadi intu

Braiai's RMGB v2.0: Model penyingkiran latar belakang sumber terbuka yang kuat Model segmentasi imej merevolusi pelbagai bidang, dan penyingkiran latar belakang adalah bidang utama kemajuan. Braiai's RMGB v2.0 menonjol sebagai misal yang canggih, sumber terbuka m

Artikel ini menerangkan isu ketoksikan penting dalam model bahasa besar (LLMS) dan kaedah yang digunakan untuk menilai dan mengurangkannya. LLMS, Menghancurkan pelbagai aplikasi dari chatbots ke penjanaan kandungan, memerlukan metrik penilaian yang mantap, kecerdasan

Sistem Generasi Tambahan (RAG) Pengambilan semula mengubah akses maklumat, tetapi keberkesanannya bergantung kepada kualiti data yang diambil. Di sinilah peniaga menjadi penting - bertindak sebagai penapis kualiti untuk hasil carian untuk memastikan sahaja

Tutorial ini membimbing anda melalui membina saluran paip generasi pengambilan semula multimodal (RAG) yang canggih di Google Colab. Kami akan menggunakan alat canggih seperti Gemma 3 (untuk bahasa dan penglihatan), docling (penukaran dokumen), Langchain

Ray: Rangka kerja yang kuat untuk mengukur aplikasi AI dan Python Ray adalah rangka kerja sumber terbuka revolusioner yang direka untuk menggunakan aplikasi AI dan Python dengan mudah. API intuitifnya membolehkan penyelidik dan pemaju untuk memindahkan kod mereka


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),