2025年的AI領(lǐng)域，最顯著的變革并非模型參數(shù)的再度突破，而是AI智能體（Agentic AI）從概念雛形走向規(guī)?；涞亍．?dāng)Google Gemini 2.0的發(fā)布吹響智能體時(shí)代的號(hào)角，全球321個(gè)真實(shí)應(yīng)用場景已證明：AI正從被動(dòng)響應(yīng)的…

大模型推理服務(wù)降本增效：TensorRT實(shí)戰(zhàn)案例 在大模型落地生產(chǎn)環(huán)境的今天，一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題正困擾著眾多AI團(tuán)隊(duì)：明明訓(xùn)練效果驚艷，但一上線就“卡成PPT”。某推薦系統(tǒng)跑BERT-base，單次推理延遲45ms，QPS剛過200&a…

自動(dòng)駕駛中的實(shí)時(shí)推理需求與TensorRT解決方案 在一輛L4級(jí)自動(dòng)駕駛汽車穿梭于城市街道的瞬間，它的“大腦”每秒要處理來自多個(gè)攝像頭、激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)的海量數(shù)據(jù)。從識(shí)別前方突然闖出的行人，到預(yù)測鄰車變道意圖，每一個(gè)決策背后都依賴深度…

核心概念：信噪比就是一個(gè)“倍數(shù)”信噪比（SNR）的本質(zhì)很簡單： 信號(hào)比噪聲“強(qiáng)多少倍”？這個(gè)“倍數(shù)”有兩種主要表示方式：純倍數(shù)形式（線性尺度，就像數(shù)蘋果）對(duì)數(shù)形式&#xf…

《存量突圍與算法重構(gòu)：解構(gòu)中國智慧保險(xiǎn)的“實(shí)戰(zhàn)邏輯”》專欄 開篇 局勢判研 保險(xiǎn)業(yè)利潤“滲漏漏斗”藍(lán)圖 01. 從“絲滑理賠”到“生存焦慮”：一場不得不打的突圍戰(zhàn) 前幾天，我一個(gè)在頭部保險(xiǎn)公司做 IT 總監(jiān)的老朋友老王，深夜給我發(fā)來一條微信： “兄弟，我這邊最近上線…

基于TensorRT的A/B測試平臺(tái)構(gòu)建方法 在推薦系統(tǒng)、廣告排序和語音交互等實(shí)時(shí)性要求極高的AI服務(wù)中，模型上線前的決策不能再僅依賴離線指標(biāo)。一個(gè)新版本模型即便在測試集上準(zhǔn)確率提升了0.5%，如果導(dǎo)致線上P99延遲翻倍，也可能被直接否決。這種“…

圖像生成模型加速利器：NVIDIA TensorRT深度評(píng)測 在當(dāng)今AI內(nèi)容創(chuàng)作爆發(fā)的時(shí)代，用戶已經(jīng)不再滿足于“能生成圖像”，而是期待“秒級(jí)出圖”——無論是設(shè)計(jì)師快速迭代創(chuàng)意，還是電商平臺(tái)實(shí)時(shí)生成商品圖，延遲直接決定了產(chǎn)品的…

如何構(gòu)建可持續(xù)演進(jìn)的TensorRT推理體系？ 在AI模型從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)線的過程中，一個(gè)反復(fù)出現(xiàn)的問題是：為什么訓(xùn)練時(shí)表現(xiàn)優(yōu)異的模型，部署后卻“跑不動(dòng)”？延遲高、吞吐低、顯存爆滿——這些問題在邊緣設(shè)備或高并發(fā)服務(wù)中尤為…