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在 Rust 中，错误处理是一种核心概念，它帮助我们构建健壮且可靠的软件。Rust 提供了多种错误处理机制，其中错误传播（Error Propagation）和...
MySQL作为最流行的开源数据库之一，常常面临大量的数据查询、更新和存储压力。为了确保数据库系统能够高效、稳定地运行，监控MySQL性能并进行合理的调优至关重要...
会点前端的C++/C#/Blazor开发工程师
在金融科技快速发展的今天，股票分析作为投资决策的核心环节，正面临数据量激增和复杂性提升的挑战。传统股票分析依赖人工处理，效率低下且成本高昂，而人工智能（AI）的...
无论是自然语言处理、图像识别还是数据挖掘，大模型都展现出了无与伦比的强大能力。然而，大模型的庞大参数量和高内存需求，也给实际部署和应用带来了巨大的挑战。特别是在...
在人工智能应用的开发和部署过程中，模型推理性能往往成为影响用户体验的关键因素。无论是云端服务还是边缘设备，高效的推理能力都能帮助我们实现更快速的响应、更高的吞吐...
在计算机视觉和增强现实（AR）领域，实时3D重建技术一直是研究热点。从早期的基于点云的方法，到后来的体素表示，再到如今基于深度学习的神经辐射场（NeRF），每一...
在移动设备和物联网（IoT）快速发展的今天，将机器学习模型直接部署到端侧设备（如智能手机、平板电脑、嵌入式设备等）已成为一种趋势。然而，端侧设备的硬件资源（如计...
在大模型时代，微调技术正经历着前所未有的变革。从传统的全参数微调，到参数高效的LoRA、Adapter等方法，研究者们不断探索着在性能与效率之间寻找最佳平衡点。...
传统的冯·诺依曼架构计算机在处理复杂认知任务时逐渐暴露出能效低下的问题。神经拟态芯片作为一种新兴的计算架构，试图模仿生物神经系统的结构和运行机制，为人工智能应用...
神经网络处理器（NPU）已经成为推动深度学习应用的核心力量，从智能手机的图像识别到云端的大型语言模型推理，NPU 的性能优劣直接决定了用户体验的优劣。而自研芯片...
端云协同推理（Split Learning）逐渐成为研究和应用的热点这种创新的计算模式将深度学习模型的推理过程在终端设备（如智能手机、IoT设备）和云端之间进行...
从早期的 GPT 系列到如今的众多开源模型，其参数规模和性能不断攀升。然而，随着模型规模的扩大，存储和推理效率成为了新的瓶颈。LLM in a Flash 技术...
在自然语言处理（NLP）领域，文本生成任务（如机器翻译、文本摘要、对话系统等）一直是研究的热点和难点。传统的解码方法，如贪心解码和束搜索解码，在生成文本时往往面...
在像医疗诊断、金融分析等对隐私要求极高的领域，如何在利用大模型进行推理的同时，确保数据不被泄露，成为了亟待解决的问题。TEE（可信执行环境）+大模型加密框架的结...
模型的部署与优化成为了技术落地的关键环节。尤其是将复杂的深度学习模型部署到资源受限的终端设备，如手机上，这既充满了挑战，又蕴含着巨大的机遇。
从传统的 CPU、GPU 到专门针对 AI 计算设计的 TPU、FPGA 等异构硬件，它们在性能、能效等方面各有优势。然而，这种硬件的多样性也给 AI 软件的开...
多模态模型能够同时处理多种类型的数据，如文本、图像、音频等，从而更全面地理解和生成信息。LLaVA-1.5作为一款先进的多模态模型，通过创新的架构和训练方法，在...
在3D生成模型领域，随着研究的不断深入，模型的复杂度和计算需求也在急剧增长。然而，在移动设备上实现高效、高质量的3D内容生成仍然是一个具有挑战性的问题。Mobi...
视频内容已然成为人们日常生活中信息传播、娱乐享受以及社交互动的核心载体之一。从短视频平台上的创意分享，到在线视频会议中的实时交流，再到智能视频监控系统中的场景分...
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