TensorRT-LLM離線環(huán)境搭建與Bloom模型量化推理 在當(dāng)前大語言模型（LLM）加速落地的背景下，如何將百億甚至千億參數(shù)的模型高效部署到生產(chǎn)環(huán)境，成為AI基礎(chǔ)設(shè)施團隊的核心挑戰(zhàn)。推理延遲高、顯存占用大、吞吐量低——這些問題直接制約了…

騰訊混元開源HunyuanVideo-Foley：實現(xiàn)聲畫合一的AI音效革命 在短視頻日均產(chǎn)量突破千萬條的今天，一個令人尷尬的事實是：大多數(shù)AI生成視頻依然“沉默無聲”。即便畫面流暢、構(gòu)圖精美，一旦缺少匹配的聲音細節(jié)——腳步踩在石板上的清…

FLUX.1-dev本地部署與鏡像下載全指南 在生成式AI的競技場上，圖像模型早已從“能畫出來就行”進化到“懂你所想、繪你所思”的新階段。🎨 而最近橫空出世的 FLUX.1-dev，正是這場技術(shù)躍遷中最具野心的一次嘗試——它不滿足于做一名只會聽指令畫…

Excalidraw：當(dāng)手繪草圖遇上智能協(xié)作 在一次跨國產(chǎn)品評審會上，一位架構(gòu)師用30秒畫出一張看似隨意的草圖——幾個歪歪扭扭的方框、幾條帶箭頭的連線，還有一團代表“遺留系統(tǒng)”的潦草涂鴉。但正是這張圖，讓分布在三個時區(qū)的團隊瞬間達…

Day 04: 流式響應(yīng)實現(xiàn) - 打造流暢的AI對話體驗 ?? 學(xué)習(xí)目標理解流式響應(yīng)概念掌握 Server-Sent Events (SSE)實現(xiàn) OpenAI Stream API前端實時顯示 AI 回復(fù)優(yōu)化用戶體驗?? 核心學(xué)習(xí)內(nèi)容 1. 流式響應(yīng) vs 普通響應(yīng) 普通…

在AI搜索用戶滲透率已突破50%的當(dāng)下，用戶獲取信息的方式正從“主動搜索網(wǎng)頁”全面轉(zhuǎn)向“向AI直接提問”。這一深刻變革，意味著企業(yè)若想繼續(xù)搶占流量入口，傳統(tǒng)的SEO優(yōu)化已逐漸失效，生成式引擎優(yōu)化（GEO）已成為一項…

EmotiVoice：讓機器聲音學(xué)會“共情” 你有沒有過這樣的體驗？打開導(dǎo)航，機械的女聲說“前方左轉(zhuǎn)”，語氣平靜得仿佛在播報天氣；給孩子讀電子繪本，AI念到“大灰狼嚇壞了小紅帽”時，卻毫無緊張感——…

汽車后市場中，高品質(zhì)隱形車衣需求持續(xù)攀升，2024年市場規(guī)模突破200億元，但30%的投訴集中在產(chǎn)品黃變、施工劣質(zhì)、售后無保障等問題。車主常踩坑：低價膜半年黃變開裂，手工裁膜劃傷原廠漆，售后推諉責(zé)任……面對亂象，…