視覺大模型推理瓶頸破解：TensorRT優(yōu)化方案 在自動駕駛的感知系統(tǒng)中，每毫秒都至關(guān)重要——一個 80ms 的延遲可能意味著車輛多行駛了 2 米；在工業(yè)質(zhì)檢產(chǎn)線上，30FPS 是硬性要求，慢一幀就可能導(dǎo)致漏檢。然而現(xiàn)實是&#xf…

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引言：一場與論文死磕的真實逆襲 去年畢業(yè)季，我——某985高校社會學(xué)研三學(xué)生林然，正陷入人生最黑暗的寫作漩渦。選題推翻三次，導(dǎo)師批注永遠(yuǎn)“云里霧里”，熬夜寫到凌晨三點，咖啡杯堆成小山，頭發(fā)一…

如何在生產(chǎn)環(huán)境中部署TensorRT優(yōu)化模型？ 在當(dāng)今的AI系統(tǒng)中，一個訓(xùn)練得再完美的深度學(xué)習(xí)模型，如果無法在真實業(yè)務(wù)場景下快速響應(yīng)請求，那它的價值就會大打折扣。想象一下：一段實時視頻流每秒產(chǎn)生30幀圖像，而…

過去這些年語言模型的效率優(yōu)化基本圍繞著兩條主線展開：參數(shù)規(guī)模和注意力機(jī)制的復(fù)雜度。但有個更根本的問題一直被忽視，那就是自回歸生成本身的代價。這種逐token生成的模式讓模型具備了強(qiáng)大的通用性，同時也帶來了難…

使用TensorRT進(jìn)行模型壓縮的正確姿勢 在智能視覺、實時推薦和自動駕駛系統(tǒng)日益普及的今天，一個訓(xùn)練完成的深度學(xué)習(xí)模型能否高效落地，往往不取決于它的精度有多高，而在于它能不能在限定硬件上跑得夠快、夠穩(wěn)。尤其是在邊緣設(shè)備資源受限或云端服…

本文詳細(xì)解析了CVE-2025-55182（代號“React2Shell”），一個CVSS評分為10.0的嚴(yán)重遠(yuǎn)程代碼執(zhí)行漏洞。該漏洞影響React Server Components和Next.js應(yīng)用，涉及RSC Flight協(xié)議實現(xiàn)中的不安全反序列化問題，允許未經(jīng)認(rèn)證…

巴拉巴拉