《在潘多拉圣樹下烤串：論AI“片場探班”如何在科幻迷頭上拉屎》 近來忽見一種“新式供奉”盛行于短視頻之野：有人以五十元成本、幾句“提示詞”，便將自己送入《阿凡達3》片場，與奈蒂莉執(zhí)手自拍，同卡梅隆談笑風(fēng)生&…

打造高性能RAG系統(tǒng)：檢索生成全流程TensorRT加速 在企業(yè)級智能問答、知識庫助手等實時交互場景中，用戶對響應(yīng)速度的要求越來越高。一個看似簡單的“提問-回答”過程背后，往往依賴復(fù)雜的AI推理鏈路——尤其是基于檢索增強生成（RAG&a…

大模型Token生成太慢？試試TensorRT鏡像的INT8量化加速 在當(dāng)前大語言模型（LLM）廣泛落地于對話系統(tǒng)、智能客服和代碼助手等實時場景的背景下，用戶對響應(yīng)速度的要求越來越高。然而，動輒數(shù)十億參數(shù)的模型在逐個生成Token時…

開源模型商用合規(guī)嗎？搭配TensorRT后的法律風(fēng)險提示 在人工智能技術(shù)加速落地的今天，越來越多企業(yè)選擇基于開源大模型進行二次開發(fā)，并通過高性能推理引擎實現(xiàn)商業(yè)化部署。這一路徑看似順理成章：既節(jié)省了動輒數(shù)百萬美元的訓(xùn)練成本&am…

大模型推理耗電太高？看看TensorRT如何降低能耗比 在AI應(yīng)用加速落地的今天，一個現(xiàn)實問題正日益凸顯：大模型跑得越來越快，電費也燒得越來越猛。無論是云端數(shù)據(jù)中心動輒成百上千張GPU卡的持續(xù)負(fù)載，還是邊緣設(shè)備上對續(xù)航和…

第五章：林心 地球時間，第三日 15:48。 林驍、趙小雅、劉陽、張銳站在地獄之門基地主廳的金屬地板上。 灰工裝技術(shù)員左臂的紅五星在頂燈下泛著微光：“同步艙已預(yù)熱，直接進?！?他們走向西側(cè)通道，腳步比前兩日更輕&#…

JLink仿真器在IAR中調(diào)試配置完整實戰(zhàn)指南 你有沒有遇到過這樣的場景：新項目剛上電，滿懷期待地點下“下載并調(diào)試”，結(jié)果IAR彈出一串紅字—— “Cannot connect to target” ？明明線都接對了，電源也正常，可…

告別高延遲：基于TensorRT的實時文本生成服務(wù)架構(gòu) 在智能客服對話剛進行到第二輪，用戶就因“正在思考”卡頓超過兩秒而關(guān)閉頁面——這并非虛構(gòu)場景，而是當(dāng)前大模型應(yīng)用落地中最常見的體驗斷點。響應(yīng)速度，正悄然成為決定AI產(chǎn)品生死的…