大语言模型（如GPT-4、Llama-3）参数量已达千亿级，单次推理需调用数万次矩阵运算。用户侧：聊天机器人回复延迟超过2秒，体验大幅下降；企业侧：日均10万次调用的服务，每毫秒延迟增加都可能导致百万级成本上升。本文聚焦“推理阶段”的性能优化（训练阶段不在讨论范围），覆盖从模型层面（压缩、量化）到工程层面（并行、缓存）的全栈技巧，适用于通用大模型（如Llama）和垂直领域模型（如医疗、代码生成模型

大语言模型（如GPT-4、Llama-3）参数量已达千亿级，单次推理需调用数万次矩阵运算。用户侧：聊天机器人回复延迟超过2秒，体验大幅下降；企业侧：日均10万次调用的服务，每毫秒延迟增加都可能导致百万级成本上升。本文聚焦“推理阶段”的性能优化（训练阶段不在讨论范围），覆盖从模型层面（压缩、量化）到工程层面（并行、缓存）的全栈技巧，适用于通用大模型（如Llama）和垂直领域模型（如医疗、代码生成模型

本文将从自监督学习的核心逻辑出发，结合AI应用架构设计如何选择适合自己数据的自监督任务；如何将自监督预训练集成到现有模型 pipeline 中；如何用自监督学习提升下游任务（比如图像分类、文本分类）的性能；一些关键的优化技巧（比如冻结与解冻、学习率调整）。自监督学习的本质：用数据本身的结构作为监督信号，学习通用特征；经典流程：预训练（无标签数据）+ 微调（标签数据）；关键技巧：冻结与解冻、学习率调

本文聚焦GitHub Copilot的技术演化与应用拓展：前半部分解析其从基础代码补全到智能编码助手的技术升级（如大模型训练、上下文理解优化）；后半部分探讨其如何推动“AI原生应用”的开发范式变革（如自动生成完整功能模块、多模态交互）。我们将覆盖技术原理、开发实战、行业影响三大维度。本文将按照“技术演进→核心原理→实战案例→未来趋势”的逻辑展开：先通过开发者小明的故事引出Copilot的价值，再拆

本文聚焦GitHub Copilot的技术演化与应用拓展：前半部分解析其从基础代码补全到智能编码助手的技术升级（如大模型训练、上下文理解优化）；后半部分探讨其如何推动“AI原生应用”的开发范式变革（如自动生成完整功能模块、多模态交互）。我们将覆盖技术原理、开发实战、行业影响三大维度。本文将按照“技术演进→核心原理→实战案例→未来趋势”的逻辑展开：先通过开发者小明的故事引出Copilot的价值，再拆

随着GPT-4、LLaMA等大模型的普及，AI应用正从“能用”迈向“好用”，但大模型的“体重”（参数量、计算量）也成了部署的噩梦：一部手机跑不动千亿参数模型，自动驾驶汽车等不了10秒的推理延迟，中小企业更扛不住天价算力账单。本文将聚焦模型蒸馏技术，这是目前最主流的模型轻量化方案之一，覆盖从基础概念到实战落地的全流程，帮助开发者用小模型实现大模型的性能。

Agentic AI是能自主设定目标、规划行动、执行任务、适应反馈的AI系统。它不是“执行固定指令的工具”，而是“能解决开放问题的助手”。当用户说“帮我准备下周的会议”，Agent会自动分解为“会议主题确认→参会人邀请→议程设计→材料准备→提醒发送”，并自主调用日历、邮件、文档工具完成任务。Agentic MTL是指Agent在运行时同时处理多个相关任务，并通过任务间的协同提升整体效果。拆什么：如

凌晨3点，刚入职2周的运维新人小张突然收到10条告警：“Pod内存使用率超90%”“数据库连接数达到上限”“API延迟飙升5倍”。他手忙脚乱打开Confluence翻文档，群里@老员工却没人回应，最后盯着监控图表发呆了20分钟——这是很多团队都经历过的“新人故障处理噩梦”。核心问题：新员工处理告警慢的本质，是**“知识获取效率低”——分散的文档找不到、模糊的经验不会用、实时的上下文不会结合。解决方

在AI系统从“单模型实验”向“规模化生产”演进的过程中，数据孤岛业务系统的用户数据、IoT设备的传感器数据、模型输出的预测结果分散在不同数据库，无法整合；同一份“用户ID”在电商系统叫user_id，在支付系统叫uid，在推荐系统叫，模型无法识别统一实体；数据质量参差不齐（比如缺失值、异常值），训练出的模型要么“过拟合碎片数据”，要么“无法捕捉全局规律”。本文将分享3个经过生产环境验证的 data

在科研超算上训练大模型，是一场「算力与效率的博弈」——明明握着每秒百亿次浮点运算的「算力核武器」，却常常因为算法不匹配超算架构「数据IO拖后腿」「通信开销吃掉一半性能」，导致算力利用率卡在30%以下，训练周期拖到数周甚至更久。去年，我作为架构师主导了某百亿参数分子模拟AI模型的超算训练项目：目标是用AI预测分子间相互作用，加速新药研发中的分子筛选。单GPU显存不足（模型参数+中间激活占满48GB