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把智能体真正放进连续业务交互之后,我才开始认真对待“语境污染”这个问题的。在早期Demo阶段,这个问题几乎不会暴露。用户的问题通常是单一的,目标明确,交互轮次也不多,即便上下文处理得并不严谨,模型凭借…
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第一章:揭秘Open-AutoGLM在线部署的核心挑战在将Open-AutoGLM模型部署至生产环境的过程中,开发者面临诸多技术难题。这些挑战不仅涉及计算资源的合理配置,还包括服务稳定性、推理延迟与安全策略的综合平衡。高并发下的性能瓶颈 当多个用户同时…
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YOLO目标检测中的知识蒸馏实践:Teacher-Student架构 在工业视觉系统日益智能化的今天,一个常见的矛盾始终困扰着工程师:我们手握高精度的大模型,却难以将其部署到产线上的边缘设备。推理延迟、内存占用、功耗限制……这些现实问题…
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开源大模型训练新趋势:统一镜像标准化环境 在今天的AI研发现场,一个常见的场景是:一位刚加入团队的工程师花了整整两天时间,只为让PyTorch在本地GPU上跑通第一个训练脚本。CUDA版本不匹配、cuDNN缺失、Python依赖冲突……这些本不…
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YOLOv8模型压缩技术:剪枝、量化对性能的影响 在智能摄像头、无人机和工业质检设备日益普及的今天,实时目标检测的需求正以前所未有的速度增长。YOLOv8作为当前最主流的目标检测框架之一,凭借其高精度与高速度的平衡,在众多场景中…
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