基于TensorRT的多模態(tài)大模型推理架構(gòu)設(shè)計 在智能客服、內(nèi)容推薦和自動駕駛等前沿場景中，多模態(tài)大模型正逐步成為核心技術(shù)支柱。像CLIP、Flamingo、Qwen-VL這類能夠同時理解圖像與文本的模型，雖然具備強(qiáng)大的語義建模能力，但其龐大的參數(shù)量和復(fù)…

當(dāng)AI工具成為職場人的標(biāo)配，關(guān)于“AI是否會取代人類”的爭論逐漸平息，取而代之的是更深刻的思考：如何讓AI成為個人能力的“放大器”，實(shí)現(xiàn)從效率提升到思維升級的躍遷？2025年的實(shí)踐已經(jīng)證明，AI的核心價值不在…

邊緣計算場景下TensorRT的優(yōu)勢與挑戰(zhàn) 在智能制造工廠的質(zhì)檢線上，攝像頭每秒捕捉數(shù)百幀產(chǎn)品圖像，后臺系統(tǒng)必須在毫秒級內(nèi)判斷是否存在劃痕或裝配缺陷。若將這些數(shù)據(jù)傳至云端處理，網(wǎng)絡(luò)延遲可能超過200ms，不僅無法滿足實(shí)時性要求&am…

如何衡量TensorRT帶來的商業(yè)價值？ 在AI模型從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)線的過程中，一個常被低估卻決定成敗的問題浮出水面：為什么訓(xùn)練好的模型一上線就“卡”？ 某電商大促期間，推薦系統(tǒng)響應(yīng)延遲飆升至800ms，用戶點(diǎn)擊率驟…

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)一個基于 Vue Python 的標(biāo)簽管理系統(tǒng)時，共有5個功能模塊。 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，卻發(fā)現(xiàn)單…