Wan2.2-T2V-5B：輕量化視頻生成的破局之作 在短視頻日均上傳量突破8億條的今天，內(nèi)容創(chuàng)作者面臨一個尷尬現(xiàn)實：AI生成技術(shù)越來越強大，但真正能用得上的工具卻寥寥無幾。動輒300億參數(shù)的大模型雖然畫質(zhì)驚艷，卻需要H100級別…

TensorRT-LLM自定義算子開發(fā)全指南 在大模型推理部署的戰(zhàn)場上，性能就是生命線。當你的 LLM 在 A100 或 H100 上運行時，是否曾因注意力機制不夠稀疏、FFN 層未針對特定硬件優(yōu)化而感到束手無策？開源框架提供了通用路徑，但真正的極致…

使用 Miniconda 創(chuàng)建 Python 3.8 環(huán)境：從零開始的實踐指南 在真實項目中，你有沒有遇到過這樣的情況？一個原本運行正常的機器學習腳本，在換了一臺電腦或升級了某個庫之后突然報錯——可能是 numpy 不兼容，也可能是 ten…

在粉末冶金、制藥、化工、新能源及食品等精細工業(yè)領(lǐng)域，粉體材料的流動性是決定生產(chǎn)工藝效率與最終產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵參數(shù)。安息角（亦稱休止角）作為評價粉體流動性的核心指標，其精確測量對于原料篩選、工藝優(yōu)化和質(zhì)量控…

Langchain-Chatchat 搭建本地知識庫實戰(zhàn) 在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天，如何高效管理和利用海量內(nèi)部文檔成為一大挑戰(zhàn)。制度文件、技術(shù)手冊、產(chǎn)品說明散落在各個角落，員工查找信息耗時費力，新員工上手慢，客服響應(yīng)不及時……這些問題…

LobeChat：當求職遇上AI助手，簡歷還能這樣寫？ 在招聘旺季的深夜，你盯著電腦屏幕反復(fù)修改簡歷——已經(jīng)刪改了第七遍，卻總覺得“哪里不夠?qū)I(yè)”。投出去十幾份，回復(fù)寥寥無幾。是不是關(guān)鍵詞沒對上？經(jīng)…

LobeChat能否進行危機公關(guān)演練？企業(yè)應(yīng)急準備 在一次新品發(fā)布會上，某科技公司高管被記者突然追問：“你們的手表電池過熱是否已導(dǎo)致用戶燒傷？”現(xiàn)場一片寂靜。這種高壓場景并非虛構(gòu)——現(xiàn)實中，企業(yè)面對輿情風暴時的每一秒…

Dify平臺壓測與性能調(diào)優(yōu)實戰(zhàn) 在AI應(yīng)用從原型走向生產(chǎn)的道路上，性能從來都不是一個可以“后期再考慮”的問題。尤其是像Dify這樣集成了Prompt工程、RAG系統(tǒng)和智能體編排的全棧式LLM開發(fā)平臺，一旦部署到高并發(fā)場景中，資源爭搶、I/O瓶頸、服務(wù)協(xié)…