第一章：Open-AutoGLM內(nèi)存優(yōu)化的核心挑戰(zhàn) 在大規(guī)模語言模型（LLM）的部署與推理過程中，內(nèi)存占用成為制約性能與可擴展性的關(guān)鍵瓶頸。Open-AutoGLM作為支持自動化任務(wù)生成與執(zhí)行的開源框架，其運行時需加載多層級參數(shù)結(jié)構(gòu)、…

本文提出Ontology-aware KG-RAG框架，通過分層本體建模、原子命題建模和圖譜精煉三步，將復(fù)雜工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)文檔轉(zhuǎn)化為可推理知識圖譜。該方案解決了傳統(tǒng)RAG在處理嵌套結(jié)構(gòu)、表格關(guān)系和數(shù)值單位時的信息破碎問題，在IndusSpec-QA基準(zhǔn)測試中F1分?jǐn)?shù)達(dá)0.…

第一章：模型太重?zé)o法上線？——Open-AutoGLM的輕量化破局之道在大模型時代，模型性能提升的同時，參數(shù)量和計算開銷也急劇膨脹。許多高性能模型因體積過大、推理延遲高而難以部署到生產(chǎn)環(huán)境，尤其在邊緣設(shè)備或資源受限場景…

第一章：Open-AutoGLM推理加速實戰(zhàn)：如何將模型延遲降低80%？在大模型推理場景中，Open-AutoGLM 作為一款支持自動優(yōu)化的生成式語言模型框架，其推理延遲直接影響用戶體驗與系統(tǒng)吞吐。通過合理的優(yōu)化策略組合，可…

前段時間調(diào)研了一些 RL 訓(xùn)練框架，目前開源社區(qū)的 RL 訓(xùn)練框架可以說百花齊放，老牌的有 openlhf、trl、unsloth、verl。 還有今年新開源的 slime、AReaL、Rlinf、RL2、ROLL 等等，肯定還有很多沒列出來的，就不一一列舉，也…

高分子防水卷材以其優(yōu)異的耐候性、高延伸率、抗穿刺性及環(huán)境友好特性，已成為現(xiàn)代建筑屋面、地下工程及市政設(shè)施防水的首選材料之一。市場數(shù)據(jù)顯示，在大型公共建筑、工業(yè)廠房及地下綜合管廊等項目中，高分子防水卷材的…

第一章：Open-AutoGLM端側(cè)推理速度提升的背景與意義隨著大模型在自然語言處理領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，如何在資源受限的終端設(shè)備上實現(xiàn)高效推理成為關(guān)鍵挑戰(zhàn)。Open-AutoGLM 作為一款面向端側(cè)部署的輕量化語言模型，其推理速度直接影響用戶體驗與應(yīng)用場景…

2025年過濾網(wǎng)產(chǎn)品最新推薦，深度解析企業(yè)技術(shù)實力與市場口碑，探尋高性能與可靠性兼具的優(yōu)質(zhì)品牌在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，過濾網(wǎng)作為關(guān)鍵的過濾部件，其性能與品質(zhì)直接影響著生產(chǎn)流程的順暢性和最終產(chǎn)品的質(zhì)量。然而，當(dāng)前過濾…