生态合作扩展 加速创新落地 | 2026 高通边缘智能开发者生态大会成功举办
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生态合作扩展 加速创新落地 | 2026 高通边缘智能开发者生态大会成功举办
1月15日,2026 高通边缘智能开发者生态大会在成都举办。产业链上下游核心企业、生态伙伴、专家学者以及广大开发者齐聚一堂,500余位与会者围绕边缘智能技术演进、生态合作与应用落地展开深入交流,并共同见证2025 高通边缘智能创新应用大赛年度奖项揭晓
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AI Edge Box
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AI 大赛

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【性能异常】比赛是否可以使用GPU而非NPU进行OCR计算(easy_ocr.py)NPU计算太慢了
比赛是否可以使用GPU而非NPU进行OCR计算(easy_ocr.py) NPU计算太慢了,优化了很久没有效果,貌似是写死了的,一张图片要十几秒,我的一张1920*1080的webp图片更是要几分钟,而且效果感人,用不了一点 Qualcomm AI
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AI 大赛

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QNN运行时完全无法加载
在骁龙X Elite测试机(admin账户)上,运行任何QNN示例均失败。 错误:Unable to load backend - load library failed for QnnHtp.dll 已尝试: CPU/DSP/GPU后端均失败,同一
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AI 大赛

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这里面 https://huggingface.co/qualcomm/models 没支持我产品需要的模型
这里面 https://huggingface.co/qualcomm/models 没支持我产品需要的模型
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AI 大赛

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QCM4490/QCS4490
QCM4490/QCS4490 Linux Android软件调试指南 SP80-50439-5 想找一下这个文档但是在高通的网站上没有找到
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IoT 物联网

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【技术问题】ai-engine-direct-helper 下的 qnncotext.py
from qai_appbuilder import appbuilder 引用报错
根据CSDN教程,下载测试ai-engine-direct-helper 后,运行 easy_ocr.py 时发现问题 ai-engine-direct-helper 项目中的C:\ai-hub\ai-engine-direct-helper\sc
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qcc730flash烧录失败怎么解决
qcc730出现这种情况是怎么回事?
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AI 人工智能

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在 QAI AppBuilder 上部署 DDColor 时,常见的性能瓶颈在哪里?有哪些优先级最高的优化手段?
我们团队在QAI AppBuilder平台(高通骁龙8 Gen2芯片)上部署DDColor模型做老照片上色服务,处理1024x1024的图片要3-4秒,CPU占用率飙到90%以上,远达不到预期。我想问在QAI AppBuilder上部署DDColor
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AI 大赛

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遇到内存溢出或者显存不足有没有动态batch、gradient checkpoint这些技术可以用?
我在fine-tune一个Llama 2 13B模型用于法律文档分析,4张RTX 3090,训练数据8万条、平均token长度1200,使用DeepSpeed ZeRO-2。现在batch_size=4能跑但太慢,调到8就OOM,法律文档长度又不能截
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AI 大赛

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LangFlow跟传统的LangChain比,在本地部署上有啥优势?灵活性会不会差一些?
我们团队在做一个系统,需要在公司内网的Ubuntu服务器上本地部署(数据安全要求不能上云),要对接本地部署的Llama 2模型和自建的数据库。之前一直用Python写LangChain代码来构建RAG pipeline,但最近发现了LangFlow这
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QCS8550 L9B电压更改不成功
更改L9B电压不成功,只更改ap侧不生效,测量电压为2.9v; 当更改bp侧电压为2.5v时,整个系统会起不来。 ap侧: bp侧:
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AI 人工智能

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CLIP 模型的文本编码器和图像编码器,在 NPU 上是分开推理还是融合推理?哪个效率更高?
我现在遇到一个问题,想问问老师们,CLIP 模型的文本编码器和图像编码器,在 NPU 上是分开推理还是融合推理?这两个哪个效率更高?求解答
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看 GitHub 上的一些示例代码时,感觉性能 benchmark 看起来都挺理想的,真实项目落地的时候差距会不会很大?
benchmark 在实际项目里一般能达到吗?还是只能当参考看?如果要按示例里的数据来评估方案,通常需要给性能预留多少余量才比较稳?
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我这边有个模型结构是自己改过的,不是常见的主流架构,这种自定义结构的模型在骁龙 NPU 上部署难度大吗?
有点担心在 NPU 上落地会不会受限。想确认一下,如果用到了非标准算子,是否支持自定义算子?只要模型本身能在 PyTorch、TensorFlow 或 ONNX Runtime 里正常跑,是不是基本就有机会转到 NPU 上执行?
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对话场景用户实际体验如何?我在评估本地跑大模型做对话类应用,主要担心用户输入后第一下响应会不会明显卡顿,影响交互体验
我想问下本地大模型的首 token 延迟一般能做到什么水平?在真实使用中能不能支撑比较顺畅的实时对话
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用ONNX Runtime部署模型,需要对原始模型做特殊转换吗?
您好,我报名参加高通大赛的赛题,想问下我要是用ONNX Runtime部署模型的话,需要对原始模型做特殊转换吗?转换流程是怎么样的,复杂吗?学生求教
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应用宝的产品里,NPU 推理和 CPU 推理是怎么做 fallback 的?
我们目前团队也想做一个产品,请教一下应用宝的产品里,NPU 推理和 CPU 推理是怎么做 fallback 的?
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想问问实际项目落地中,把 AI 能力整合到传统业务(如应用宝的分发、推荐、安全等)时,最大的工程挑战是什么?
想问问实际项目落地中,把 AI 能力整合到传统业务(如应用宝的分发、推荐、安全等)时,最大的工程挑战是什么?我们比赛中也想把 AI 能力嵌入已有应用,使用 QAI AppBuilder 时应该优先考虑哪些工程点(如进程隔离、资源调度、模型热加载等)?
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