USB轉(zhuǎn)232驅(qū)動(dòng)安裝實(shí)戰(zhàn)：從芯片原理到跨平臺(tái)調(diào)試（含源碼解析）一個(gè)串口，為何總在關(guān)鍵時(shí)刻“掉鏈子”？你有沒(méi)有遇到過(guò)這樣的場(chǎng)景：深夜調(diào)試一塊新到的工業(yè)PLC，接上USB轉(zhuǎn)232線，打開(kāi)串口助手…

第六章：歸墟之門 地球時(shí)間，校運(yùn)會(huì)前一日 16:00。 林驍、趙小雅、劉陽(yáng)、張銳站在城市近郊一座無(wú)標(biāo)識(shí)的白色建筑前。 外墻無(wú)窗，頂置曲率接收陣列， 門楣上，一枚紅五星嵌于合金之中。 陳默從門內(nèi)走出，灰衣如常&…

《在潘多拉圣樹(shù)下烤串：論AI“片場(chǎng)探班”如何在科幻迷頭上拉屎》 近來(lái)忽見(jiàn)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(dá)3》片場(chǎng)，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(jí)智能問(wèn)答、知識(shí)庫(kù)助手等實(shí)時(shí)交互場(chǎng)景中，用戶對(duì)響應(yīng)速度的要求越來(lái)越高。一個(gè)看似簡(jiǎn)單的“提問(wèn)-回答”過(guò)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(qiáng)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(yǔ)言模型（LLM）廣泛落地于對(duì)話系統(tǒng)、智能客服和代碼助手等實(shí)時(shí)場(chǎng)景的背景下，用戶對(duì)響應(yīng)速度的要求越來(lái)越高。然而，動(dòng)輒數(shù)十億參數(shù)的模型在逐個(gè)生成Token時(shí)…

開(kāi)源模型商用合規(guī)嗎？搭配TensorRT后的法律風(fēng)險(xiǎn)提示 在人工智能技術(shù)加速落地的今天，越來(lái)越多企業(yè)選擇基于開(kāi)源大模型進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，并通過(guò)高性能推理引擎實(shí)現(xiàn)商業(yè)化部署。這一路徑看似順理成章：既節(jié)省了動(dòng)輒數(shù)百萬(wàn)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(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題正日益凸顯：大模型跑得越來(lái)越快，電費(fèi)也燒得越來(lái)越猛。無(wú)論是云端數(shù)據(jù)中心動(dòng)輒成百上千張GPU卡的持續(xù)負(fù)載，還是邊緣設(shè)備上對(duì)續(xù)航和…

第五章：林心 地球時(shí)間，第三日 15:48。 林驍、趙小雅、劉陽(yáng)、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(jìn)。” 他們走向西側(cè)通道，腳步比前兩日更輕&#…