模型介绍混元是腾讯开源的高效大语言模型系列，专为多样化计算环境中的灵活部署而设计。从边缘设备到高并发生产系统，这些模型凭借先进的量化支持和超长上下文能力，在各种场景下都能提供最优性能。系列模型包括预训练和指令微调两种变体，参数规模涵盖 0.5B、1.8B、4B 和 7B。混元官方仓库：https://modelscope.cn/models/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-7B-I
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5小时前
利用 OpenVINO™ Day0 快速部署端侧可用的 MiniCPM-V4.0 视觉大模型
MiniCPM-V4.0 是 MiniCPM-V 系列中最新的高效模型，参数总量为 4B。该模型在 OpenCompass 评测中图像理解能力超越了 GPT-4.1-mini-20250414、Qwen2.5-VL-3B-Instruct 和 InternVL2.5-8B。凭借小巧的参数规模和高效的架构，MiniCPM-V4.0 是移动端部署的理想选择。OpenVINO™作为一个跨平台的深度学习模
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21小时前
【梅科尔工作室】 英特尔OpenVINO™探索-杆影智判-高尔夫个性化挥杆姿态检测与训练系统
一、项目背景 1.市场需求驱动 随着国内经济水平持续提升，居民生活质量显著改善，休闲娱乐与健康生活需求激增。根据调研显示2017-2024年体育服务行业产出持续扩大，体育服务业产值呈现强劲增长态势。在此背景下，高尔夫运动迎来普及浪潮。 2.当前痛点分析 高尔夫是一项对技巧和精确度要求极高的运动，正确的动作对于提高球技至关重要。然而，传统的高尔夫教学往往依赖于教练的个人经验和目测，这可能导致教学效果
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1月前
【梅科尔工作室】 英特尔OpenVINO™探索-边缘驱动锂电池智能焊接平台
一、项目背景 锂电池焊接与焊接质量检测：锂电池模组焊接作为新能源汽车与储能产业的核心环节，正面临传 统工艺的多重瓶颈：人工焊接能耗占比超 25%、单模组耗时 30 秒，且设备仅适配 1-2 种电池型号，产线切换需 4 小时人工调试。更严峻的是，人工目检漏检率超 8%，机器视觉误判率高达 30%-40%，导致行业平均良品率长期低于 95%，已成为制约锂电池规模化生产的关键痛点。 传统锂电池焊接
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1月前
梅科尔工作室 英特尔 OpenVINO™ 探索-ColonySight-菌落质检
一、项目背景 菌落检测：是微生物学领域中一项基础且重要的技术，主要用于评估样品中微生物的数量、种类及分布情况。通过菌落检测，可以了解食品、药品、化妆品、环境样品（如水、空气、土壤）以及临床样本中的微生物污染程度，从而判断其卫生质量、安全性或潜在的健康风险。 大部分生物菌落微生物方面研究，都需要进行菌落培养并采集菌落的生长结果和数量来验证实验是否成功并提供数据支撑。 传统菌落检测： 传统的人工菌落计
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1月前
