人工智能运行的基本逻辑是：AI需要用眼睛算力查看，记录数据书里面的知识，然后用大脑算法，转换成自己知识，最后应用学到的知识用来工作，所以数据标注相当于机器的 “燃料”，有了数据AI才能用算法+算力辨别场景进行工作。不同的任务和数据类型需要不同的标注形式。例如，想让模型识别图像中的猫，就需要提供大量“猫”的标注图片和其他类别的图片作为对比。标注数据可以帮助机器学习模型理解复杂的数据模式，例如图像中的

NVIDIA 驱动是一种专门为 NVIDIA GPU(图形处理单元)设计的软件，它是计算机系统与 NVIDIA GPU 之间的桥梁。NVIDIA 驱动使操作系统能够识别并与 GPU 通信，从而发挥 GPU 的全部功能和性能。它包含了控制 GPU 运行、优化图形性能、提供 API 支持等关键组件。没有合适的驱动程序，GPU 就无法正常工作。nvidia-smi 是 NVIDIA 官方提供的一个命令行

在实践中，最先进的AI应用（如 Palantir AIP、Databricks Mosaic AI Agent Framework 等）往往会融合以上所有范式，构建出一个能够根据任务需求，灵活地检索静态知识、调用实时工具、并保持长程对话记忆的复杂系统。百度安全验证。

通用多模态检索（UMR）——简单说，就是用一个统一模型，实现“文本、图像、视频”等不同类型信息的跨模态搜索（比如“文搜图”“图搜视频”“图文组合搜内容”）。它的核心原理很直观：通过多模态表征模型，把文本、图片、视频这些“不同语言”的信息，统一转换成计算机能理解的“高维浮点数向量”（可以想象成一串带语义的数字密码）。这些向量被放进同一个“语义空间”后，就能通过计算“余弦相似度”，快速判断不同模态内容

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