在準(zhǔn)備基于PLC的畢業(yè)設(shè)計(jì)時(shí)，很多同學(xué)可能會(huì)發(fā)現(xiàn)，程序跑起來(lái)后總覺(jué)得“有點(diǎn)卡”，或者明明邏輯很簡(jiǎn)單，CPU負(fù)載卻很高。這些問(wèn)題往往不是硬件性能不足，而是程序設(shè)計(jì)時(shí)缺乏對(duì)效率的系統(tǒng)性考量。今天，我們就來(lái)深…

最近在做一個(gè)智能客服系統(tǒng)的重構(gòu)項(xiàng)目，之前的老系統(tǒng)一到活動(dòng)大促就“罷工”，響應(yīng)慢、擴(kuò)容難，人工坐席壓力山大。經(jīng)過(guò)一番折騰，我們最終基于扣子空間平臺(tái)，搭建了一套能扛住高并發(fā)的智能客服系統(tǒng)，峰值QPS穩(wěn)定在…

OpenClaw 極致精細(xì)化技術(shù)改造方案 （多智能體并行三級(jí)KV Cache記憶壓縮去重RAG熱加載 工程級(jí)落地版） 本方案100%可工程化、可直接開發(fā)、可上線驗(yàn)證，無(wú)玄學(xué)、無(wú)虛標(biāo)，全部基于LLM推理優(yōu)化、Agent架構(gòu)、向量檢索、緩存系統(tǒng)的工業(yè)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)…

最近在幫學(xué)弟學(xué)妹們看畢設(shè)選題，發(fā)現(xiàn)一個(gè)挺普遍的現(xiàn)象：很多同學(xué)一開始雄心勃勃，選了“基于深度學(xué)習(xí)的XX系統(tǒng)”或者“區(qū)塊鏈XX應(yīng)用”，結(jié)果中期答辯時(shí)，要么還在配環(huán)境，要么被各種依賴沖突搞得焦頭爛額&#xf…

ChatGPT for Good? 大語(yǔ)言模型在AI輔助開發(fā)中的機(jī)遇與挑戰(zhàn) 近年來(lái)，以ChatGPT為代表的大語(yǔ)言模型（LLM）正以前所未有的速度滲透到軟件開發(fā)的各個(gè)環(huán)節(jié)。從最初的代碼片段補(bǔ)全，到如今能夠參與需求分析、架構(gòu)設(shè)計(jì)、代碼生成、測(cè)試乃至…

生成式AI與大語(yǔ)言模型應(yīng)用策略變更：企業(yè)級(jí)實(shí)戰(zhàn)指南與架構(gòu)演進(jìn) 隨著生成式AI與大語(yǔ)言模型（LLM）從技術(shù)嘗鮮走向規(guī)模化應(yīng)用，許多企業(yè)正面臨一個(gè)共同的困境：最初的“快速接入、快速驗(yàn)證”模式，在業(yè)務(wù)量增長(zhǎng)后&…

最近在項(xiàng)目中需要集成一個(gè)文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音（TTS）服務(wù)，經(jīng)過(guò)一番調(diào)研，最終選擇了 ChatTTS。它生成的聲音自然度相當(dāng)不錯(cuò)，但部署過(guò)程卻讓我踩了不少坑。傳統(tǒng)的本地部署方式，光是處理 Python 版本、CUDA 驅(qū)動(dòng)、各種依…

在智能客服系統(tǒng)的開發(fā)過(guò)程中，標(biāo)注環(huán)節(jié)往往是決定模型最終性能上限的關(guān)鍵，卻也常常是效率最低、問(wèn)題最多的“瓶頸”地帶。很多團(tuán)隊(duì)投入了大量人力，但產(chǎn)出的標(biāo)注數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，模型迭代速度緩慢。今天，我們就來(lái)深入聊…