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具身机器人从0到1实践技术指南

<think>我们根据要求生成≤150字的文章摘要。需要从长文中提炼核心观点。注意摘要应简洁,涵盖主要论述。</think>具身智能关键在于闭环:感知、规划、控制、反馈。工程上应从移动底盘+机械臂起步,以ROS 2为骨架,先稳定运动与感知,再引入大模型。避免直接追求人形+端到端,强调确定性系统与AI分层,硬件选型注重驱动开放与ROS 2支持。

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#机器人
具身机器人从0到1实践技术指南

<think>我们根据要求生成≤150字的文章摘要。需要从长文中提炼核心观点。注意摘要应简洁,涵盖主要论述。</think>具身智能关键在于闭环:感知、规划、控制、反馈。工程上应从移动底盘+机械臂起步,以ROS 2为骨架,先稳定运动与感知,再引入大模型。避免直接追求人形+端到端,强调确定性系统与AI分层,硬件选型注重驱动开放与ROS 2支持。

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#机器人
AI Agent律师行业智能体的实践步骤

<think>我们需根据用户提供的大量内容生成≤150字的文章摘要。要求:内容为文章摘要,字数限制严格。需涵盖核心观点:AI Agent在法律行业的价值不在聊天机器人,而在于将法律工作流程拆解为可执行、可验证、可追溯任务链;法律智能体需解决准确性、可控性、可验证和合规问题;建议从垂直场景如合同审查入手,采用混合检索与规则推理,并确保人工审核。摘要需简洁。注意字数不超过150字,包括标点符号?通常中

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#人工智能#大数据
AI Agent律师行业智能体的实践步骤

<think>我们需根据用户提供的大量内容生成≤150字的文章摘要。要求:内容为文章摘要,字数限制严格。需涵盖核心观点:AI Agent在法律行业的价值不在聊天机器人,而在于将法律工作流程拆解为可执行、可验证、可追溯任务链;法律智能体需解决准确性、可控性、可验证和合规问题;建议从垂直场景如合同审查入手,采用混合检索与规则推理,并确保人工审核。摘要需简洁。注意字数不超过150字,包括标点符号?通常中

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#人工智能#大数据
大模型微调成本分析:LoRA、QLoRA与全参数微调的经济性对比与企业落地策略

文章摘要:企业大模型微调的成本效益分析及方案选择 随着企业AI应用深入,通用大模型在行业知识、术语理解和数据安全等方面显现不足,促使企业转向训练专属模型。当前主流微调方案已从高成本的全参数训练(Full Fine-tuning)转向参数高效微调技术,如LoRA和QLoRA。全参数微调虽效果最佳,但需数百GB显存和数十张GPU,成本高昂;LoRA通过低秩适配器仅训练0.1%-1%参数,显著降低显存需

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#人工智能#算法
AI驱动 DevOps:智能 CI/CD 管道构建与自动故障恢复

AI 原生 DevOps:智能化软件交付的未来 随着软件系统复杂度提升,传统 DevOps 面临微服务激增、Kubernetes 规模扩大等新挑战。AI 技术正推动 DevOps 向 AI 原生时代演进,构建智能化软件交付体系。核心架构包含 AI Pipeline Controller、AI Testing Engine 和 AI Operations Agent 三大组件,覆盖从代码开发到生产运

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#人工智能#devops#ci/cd
Kubernetes FinOps实践:容器集群成本优化策略

云账单只是结果。需要分析:资源使用效率。Kubernetes 带来了应用部署和弹性的革命,但也让基础设施成本管理变得更加复杂。资源申请不合理;集群缺少自动伸缩;成本不可观测;多团队缺少治理机制。成本透明化;资源精细化管理;自动扩缩容;预留资源规划;智能成本分析;让企业在保持业务弹性的同时,提高云资源利用率。

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#kubernetes#贪心算法#容器
大模型知识蒸馏实战:用小模型替代大模型的企业级方案

摘要 大语言模型(LLM)在企业应用中面临推理成本高、部署难度大等挑战。知识蒸馏技术通过将大模型(Teacher)能力迁移到小模型(Student),可显著降低部署成本(50-90%),提升响应速度。本文系统介绍了LLM知识蒸馏的核心方法:响应蒸馏(利用Teacher生成训练数据)、概率蒸馏(学习Token概率分布)和特征蒸馏(迁移隐藏层表示),并给出企业级实施流程,包括数据构建、质量过滤、模型训

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#人工智能#大数据#机器学习
大模型推理成本优化实战:vLLM 与 KV Cache 调优指南

本文探讨了大模型在生产环境中的成本优化问题,重点分析了KV Cache如何成为推理瓶颈,并介绍了vLLM框架的优化方案。主要内容包括: 生产环境中推理成本的核心在于Token生成成本,而非单纯模型运行能力。KV Cache随请求量和上下文增长会快速消耗显存,成为主要瓶颈。 详细解释了Transformer推理的Prefill和Decode两阶段,以及KV Cache在自回归生成中的关键作用。一个8

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AI Agent测试体系构建:从单元测试到端到端质量保障

Agent不能只看这些指标。特别需要关注:Tool Coverage 100%不等于Agent质量100%。因为调用工具本身并不代表调用正确。AI Agent测试和传统软件测试最大的区别,并不是“多了一个LLM”。传统软件:输入 → 确定性逻辑 → 输出Agent:输入 → 推理 → 工具 → 状态 → 推理 → 工具 → ... → 结果ResponseResponseToolTrajector

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#人工智能#单元测试
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