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AI数字人部署难题与解决方案：从硬件选型到算法调优的150字摘要 当前酒店/展厅部署AI数字人常因"假互动"问题影响体验，表现为唇形错位、循环播片等机械感现象。核心症结在于硬件算力不足或算法配置不当，需通过全链路优化实现实时交互。解决方案包含：1）分场景匹配三档硬件配置（标清至4K），确保算力与画质平衡；2）部署时严格优化系统环境与网络设置；3）关键算法需启用实时Transformer唇形同步，配
RTX5090显卡在AI应用场景中的价值分析：该显卡凭借32GB GDDR7显存、1.792TB/s显存带宽和Blackwell架构，已成为中小规模AI项目的优选方案。它适合7B-32B量级模型推理、LoRA微调、AI内容生成等任务，但不适合超大规模模型训练。文章详细对比了单卡、单机8卡及多机集群三种部署方案，指出RTX5090与数据中心GPU的互补关系，强调应根据具体业务需求（模型规模、并发量、
MobileMoE 并为端侧大语言模型建立了新的帕累托前沿，在精度与推理计算开销的权衡上取得了更优结果。
数据1：2025年人形机器人出货量全球第一数据2：2025年营业收入16.99亿元，毛利率60.13%数据3：核心部件自研自产率超过90%结论：宇树科技不是"组装厂"，而是具备核心零部件自研能力的机器人公司，这是其毛利率能达到60%+的核心原因。宇树科技自研Unitree OS 2.0（基于ROS 2优化），核心技术突破：① 实时运动控制算法（RT-MPC）② 具身智能大模型：Unitree Br
在vLLM框架下部署Qwen2.5VL模型时，观察到三种不同的生成行为差异。对于现象一，可能是由批处理机制导致。对于现象二，暂无法解释。
Radeon AI Pro R9700的发布，意味着AMD正式在AI工作站显卡领域亮出王牌。凭借RDNA 4的架构优势、32GB显存配置及面向推理优化的特性，R9700成为一款在图形性能与AI计算之间寻求平衡的新型专业显卡。
在之前的AMD Financial Analyst Day 2017上，AMD揭晓了首款Vega GPU的显卡：Radeon Vega Frontier Edition，而今经过漫长的等待，AMD Vega 全新架构显卡终于诞生了，不过首发的不是游戏卡，而是专业性质的“Radeon Vega Frontier Edition”，面向数据科学、游戏开发、视觉计算、机器学习、人工智能等领域。
可用的四个模型包括Stable Diffusion 3.5 Large、Stable Diffusion 3.5 Large Turbo、Stable Diffusion XL 1.0和Stable Diffusion XL Turbo，这些模型在AMD硬件上相比其基础PyTorch模型，推理速度提升了高达2.6倍和3.8倍。Stability与AMD合作，提供了ONNX优化版本的Stable D
本文简要介绍下基于LLaMA-Factory的llama3 8B模型的微调过程升级到24.0版本创建微调脚本Step 6. 测试微调效果。
对于个人开发者和初创团队而言，将这些宝贵的时间与精力耗费在搭建环境和寻找算力上，无异于在激烈的竞争中错失先机。本次大赛分为预选赛与决赛两个阶段。在这场速度与智慧的极限较量中，云工场科技正以坚实的算力底座，助力每一位参赛者轻装上阵，全力冲刺百万美元大奖。充沛的 AMD 算力支持：云工场科技提供包括 AMD Radeon™ PRO W7900D 在内的高性能 GPU 算力，显存管够，性能强劲，足以支撑
现代 AI 工作负载的规模和复杂性不断增长，而人们对性能和部署便捷性的期望也日益提升。对于在 AMD Instinct™ GPU 上构建 AI 和 HPC 未来的企业而言，ROCm 6.4 是一次飞跃。随着领先的 AI 框架、优化的容器和模块化基础架构工具的支持日益增强，ROCm 软件持续获得发展动力，助力客户更快创新、更智能地运营，并掌控其 AI 基础架构。
竞赛期间，该团队以 X870 AORUS INFINITY 主板为搭配 G.SKILL Trident Z5 RGB 内存，在 AMD Ryzen™ 9 9950X3D2 处理器平台上，不仅创下惊人的內存超频成绩，更于 CPU 频率及多项性能测试项目中勇夺 10 项全球第一纪录。搭载创新 CQDIMM 技术的 Z890 AORUS TACHYON DUO X ICE，提供卓越的內存性能、优异的信号
然而，传统的开发模式中，开发、测试、运维等环节往往各自为战，形成信息孤岛，导致协作效率低下、部署周期漫长、线上故障频发。如何打破壁垒，实现高效、高质量的持续交付，成为所有开发团队面临的共同挑战。它并非单一工具的堆砌，而是一个集成的、全生命周期的平台，旨在打通从"需求->开发->测试->发布->运维->运营"的每一处关节，让软件交付像流水线一样顺畅、高效。它通过整合的工具链和成熟的实践方法论，将De
本文分享了在Windows系统下让Ollama本地大模型成功调用AMD显卡进行推理的解决方案。主要步骤包括：安装AMD HIP SDK并设置环境变量；下载特定版本的Ollama和HipSDK；通过命令行指定安装路径；替换相关库文件（rocblas文件夹和dll文件）。最终实现了从仅使用CPU到成功调用AMD RX 9070XT显卡进行推理的转变。
Strix Halo旗舰APU的3DMark跑分又曝光，这次可信度比较高。
