LLMs之MCP：用代碼調(diào)用 MCP(MCP Code Execution)—用執(zhí)行環(huán)境讓 AI 代理更高效(用代碼執(zhí)行解決 MCP 的上下文成本問題)—減少 token、提升隱私與可復用性的實戰(zhàn)方案(用執(zhí)行環(huán)境和技能庫擴展 MCP 代理能力) 導讀：Anthropic 介紹了把 MCP（Model…

TensorRT支持哪些主流大模型架構(gòu)？一文說清 在AI推理部署的戰(zhàn)場上，一個常被提及的問題是：為什么訓練完的模型“跑不快”？ 明明在PyTorch里測試效果不錯，參數(shù)也凍結(jié)了，結(jié)果一上線就卡頓頻發(fā)、延遲飆升——尤其…

視覺大模型推理瓶頸破解：TensorRT優(yōu)化方案 在自動駕駛的感知系統(tǒng)中，每毫秒都至關(guān)重要——一個 80ms 的延遲可能意味著車輛多行駛了 2 米；在工業(yè)質(zhì)檢產(chǎn)線上，30FPS 是硬性要求，慢一幀就可能導致漏檢。然而現(xiàn)實是&#xf…

略

引言：一場與論文死磕的真實逆襲 去年畢業(yè)季，我——某985高校社會學研三學生林然，正陷入人生最黑暗的寫作漩渦。選題推翻三次，導師批注永遠“云里霧里”，熬夜寫到凌晨三點，咖啡杯堆成小山，頭發(fā)一…

如何在生產(chǎn)環(huán)境中部署TensorRT優(yōu)化模型？ 在當今的AI系統(tǒng)中，一個訓練得再完美的深度學習模型，如果無法在真實業(yè)務(wù)場景下快速響應(yīng)請求，那它的價值就會大打折扣。想象一下：一段實時視頻流每秒產(chǎn)生30幀圖像，而…

過去這些年語言模型的效率優(yōu)化基本圍繞著兩條主線展開：參數(shù)規(guī)模和注意力機制的復雜度。但有個更根本的問題一直被忽視，那就是自回歸生成本身的代價。這種逐token生成的模式讓模型具備了強大的通用性，同時也帶來了難…

使用TensorRT進行模型壓縮的正確姿勢 在智能視覺、實時推薦和自動駕駛系統(tǒng)日益普及的今天，一個訓練完成的深度學習模型能否高效落地，往往不取決于它的精度有多高，而在于它能不能在限定硬件上跑得夠快、夠穩(wěn)。尤其是在邊緣設(shè)備資源受限或云端服…