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TensorRT为何成为大模型推理首选? 在当今AI系统日益走向“超大规模实时响应”的背景下,一个尖锐的问题摆在工程团队面前:为什么训练好的千亿参数模型,部署后却卡顿频频、延迟高企? 答案往往不在于模型本身,…
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第一章:多模态大模型推理速度的行业现状与挑战近年来,多模态大模型在图像识别、自然语言处理和语音合成等跨模态任务中展现出强大能力。然而,随着模型参数量的急剧增长,推理速度已成为制约其实际部署的关键瓶颈。尤其在边缘设备和…
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作为开发者,我们每天都在设计、构建和优化系统。我们痴迷于通过优秀的架构,来解决业务的复杂性。然而,在“招聘”——这个为我们的“系统”引入最关键变量(人)的环节,我们却还在沿用着一套效率低下的“单体…
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文章全面剖析了AI Agent的技术演进,从早期LLM Agent到"类Agent"模型(OpenAI O1、DeepSeek R1)和"真Agent"模型(OpenAI DeepResearch),解析了其核心要素(记忆、工具使用、自主规划)和面临的技术挑战。文章指出,强化学习驱…
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简介 本文提出了医疗AI智能体的六大核心模块框架:感知、对话接口、交互系统、工具集成、记忆学习和推理。通过七种专业智能体类型(如ReActRAG、自学习、记忆增强等)的协同配合,构建安全、可解释且自适应的医疗AI系统,…