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在很多真实项目里，C# 仍然是主力工程语言：桌面软件、工业上位机、视觉检测系统、企业内网工具、ASP.NET Core 服务、边缘设备应用，都大量运行在 .NET 生态里。C# 程序调用 Python 服务；通过命令行脚本间接运行模型；把推理逻辑拆到另一个进程；或者手动封装 native DLL，自己处理依赖加载。这些方案能用，但工程成本不低。服务部署、进程通信、模型路径、运行时依赖、日志排错、版
本文探讨了如何利用Intel CPU中常被认为"无用"的NPU(神经网络处理单元)运行大语言模型。作者通过OpenVINO工具链成功部署了优化后的大模型，展示了在本地NPU上运行AI对话的可行性。具体步骤包括：安装OpenVINO开发环境、下载适配的大模型、编写交互程序以及接入Cherry-Studio界面。实测表明，虽然NPU算力有限，但功耗优势明显，适合笔记本本地轻量级AI应用。作者认为随着模
本文介绍了如何通过仪酷智能 AI Vision Toolkit for OpenVINO (AIVT-OV)，在LabVIEW中快速部署YOLO26目标检测模型，实现工业视觉应用的开发。
本文介绍了在Spring Boot 3项目中集成OpenAI API的步骤。首先需要配置开发环境并添加Spring AI和OpenAI依赖。然后在配置文件中设置API密钥和模型参数，创建封装AI交互逻辑的服务类。通过REST控制器暴露API接口，接收用户输入并返回AI响应。最后可通过curl或Postman测试接口功能，并支持自定义模型参数如温度和最大token数来优化AI输出。整个过程实现了Op
CPU推理引擎选型：llama.cpp、OpenVINO与ONNX Runtime横向对比
