通过上述方法，您可以在保持视频内容完整性的前提下，高效地将3-15分钟的视频转化为适合Qwen2.5 VL 32B理解的多模态输入，实现对视频内容的准确分析和理解。1）定码率抽帧存储技术，在高清监控中，将帧率从25帧/秒降低至8帧/秒(约12.5秒/帧)可显著节省存储空间。2）对于静态内容较多的视频（如会议记录），可适当延长抽帧间隔（如每8-10秒抽1帧）1）对于动作密集的视频（如体育赛事），可适

更新时间：2025/03/20说明配置项取值请参考《MindIE安装指南》中“配置MindIE > 配置MindIE Server >”章节的步骤3。系统读取配置文件时，会先校验文件大小，若文件大小范围不在(0MB, 10MB]，将读取失败。

昇腾AI处理器本质上是一个片上系统（System on Chip，SoC），主要可以应用在和图像、视频、语音、文字处理相关的应用场景。其主要的架构组成部件包括特制的计算单元、大容量的存储单元和相应的控制单元。该芯片大致可以划为：芯片系统控制CPU（Control CPU），AI计算引擎（包括AI Core和AI CPU），多层级的片上系统缓存（Cache）或缓冲区（Buffer），数字视觉预处理模

此量化方式对权重和激活值均进行量化，将高位浮点数转为8 bit，减少模型权重的体积。使用int8格式的数据进行计算，可以减少MatMul算子计算量，以提升推理性能。说明。

1）V后缀的都是Video视频解析卡，本质是推理卡；2）I后缀的都是推理卡；3）芯片是310则是推理卡，910是训练卡。

提示词很好理解，就是给 AI 模型的输入文本，就是你直接向模型输入的问题或指令。比如你让 ChatGPT 总结一段文本、调用模型 API 传入提示词去翻译一篇文章等等。提示词是一段文本，有点像代码。提示词工程是一个过程，系统化地设计、测试、优化提示词的过程。就像软件工程，我们为了完成某个需求，要有一套科学的方法来帮助完成软件开发的过程，有方法论（比如敏捷开发），要使用工具，要保证质量，不断迭代，最

从提示工程到上下文工程，这不仅仅是一个技术名词的升级，更像是一种思维模式的跃迁。在上下文工程中，有记忆，有工具，有结构化的知识，有多样的智能体协同。它为模型提供了一个稳定、可靠且信息丰富的工作环境。希望今天的分享，能让你在构建自己的AI应用时，不止于打磨那一句精妙的Prompt，而是能退后一步，从系统和架构的视角，去思考如何为你的AI，构建一个真正强大的“上下文”。，它能帮助我们更加系统化的去理解

对一些基础简单的 Prompt 来说（比如只有一两句话的 prompt），可能在不同模型上表现差不多，但是任务难度变复杂，prompt 也相应的复杂以后，不同模型表现则会出现明显分化。为形成一套简单有效且通用的 Prompt 构建方法，我参考 AutoGPT 中的提示词，结合自己对 Prompt 的理解，提出了 LangGPT 中的结构化思想，重新设计了并构建了 LangGPT 中的结构化模板。实

3、国产CPU+国产AI芯片，个人认为CPU本身和AI芯片都是理论上兼容的，但是在国内通常会进行“组合”销售，比如HW的KP+ST，HG的CPU+DCU等，这是一个厂商同时具有CPU和AI芯片的情况的，但是的AI芯片品牌众多，很多AI芯片公司通常选择一到几家服务器厂商进行适配（基于Intel或者AMD的GPU机型），国产AI芯片厂商主动适配国产CPU平台的不多（除非客户指定，因为国产AI芯片本身出

Claude Code 在上下文窗口使用率达到 95% 后会自动对对话轨迹进行总结，再替代注入。这种方式可以采用递归摘要、层次摘要等策略，也可以训练微调模型用于关键事件提取。