2022年底ChatGPT的橫空出世，點(diǎn)燃了全球生成式AI的技術(shù)狂熱。歷經(jīng)兩年多的沉淀，這場技術(shù)革命已褪去浮躁，從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)一線，成為驅(qū)動各行業(yè)效率變革與價(jià)值重構(gòu)的核心力量。麥肯錫研究顯示，生成式AI每年或?qū)槿蚪?jīng)濟(jì)…

背景： 在使用 AI 輔助編程（Vibe Coding）開發(fā)一個(gè)基于 Vue Python 的標(biāo)簽管理系統(tǒng)時(shí)，共有5個(gè)功能模塊。 現(xiàn)狀： 原先使用模擬數(shù)據(jù)（Mock Data）。在將 模塊3 接入真實(shí)數(shù)據(jù)庫后，模塊3運(yùn)行…

當(dāng)AI遇見文化：10位行業(yè)大佬揭秘提示工程如何重構(gòu)內(nèi)容創(chuàng)作與傳承 摘要 凌晨3點(diǎn)，作家林深盯著電腦屏幕上的空白文檔發(fā)呆——這是他連續(xù)一周卡在小說大綱里了。直到他輸入一行提示詞：“以民國舊書店為背景，生成包含懸疑元素的故事大綱…

大模型推理延遲優(yōu)化：TensorRT實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)分享 在當(dāng)前AI應(yīng)用快速落地的浪潮中，一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題正日益凸顯——模型越強(qiáng)大，推理越“卡頓”。當(dāng)你訓(xùn)練出一個(gè)精度驚人的大語言模型或視覺模型，滿懷期待地部署到線上系統(tǒng)時(shí)，卻發(fā)現(xiàn)單…

TensorRT推理服務(wù)的熔斷與降級機(jī)制設(shè)計(jì) 在現(xiàn)代AI系統(tǒng)中，推理服務(wù)早已不再是“模型跑通就行”的簡單任務(wù)。隨著自動駕駛、實(shí)時(shí)推薦、智能客服等高并發(fā)、低延遲場景的普及，用戶對響應(yīng)速度和服務(wù)穩(wěn)定性的要求達(dá)到了前所未有的高度。一個(gè)看似微小的GPU顯存溢…

核心比喻：在吵鬧的KTV里聽朋友說話 想象一下這個(gè)場景： 你和一個(gè)朋友在一個(gè)非常吵鬧的KTV包間里。包廂里有人唱歌、搖骰子、大笑、音樂震天響。 你想聽清朋友對你說的悄悄話。 1. 信噪比到底是什么？ 信噪比 你想聽的聲音 與 你不想聽的聲音…

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)代的號角，全球321個(gè)真實(shí)應(yīng)用場景已證明：AI正從被動響應(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…