✅乘法竖式动画演示：清晰展示乘法竖式的计算步骤✅自定义数字输入：支持输入任意数进行计算✅播放控制：提供播放、暂停、重置功能✅速度调节：支持0.5x到3x的速度调节✅随机数生成：一键生成随机的乘数和被乘数。

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Vanna AI 本质是一个通过向量检索 + LLM 推理构建的可训练、可执行、可可视化的自然语义 SQL 助手。基于用户数据自定义训练 RAG拥有自动反馈学习机制支持多模型、向量库、数据库向业务人员提供图形化呈现选项严控数据隐私，全部在用户端执行通过这段脚本，我们体验了 Vanna AI 从RAG 训练 → LLM 生成 SQL → 自动可视化的完整闭环。数据分析同学再也不用手敲长 SQL，业务

NVIDIA Dynamo 是一个高吞吐量、低延迟的推理框架，旨在为多节点分布式环境中的生成式 AI 和推理模型提供服务。Dynamo 设计为与推理引擎无关（支持 TRT-LLM、vLLM、SGLang）

经过与 deepseek 多轮对话，还有自己查找问题，最后完成了这个作品。今天辅导孩子做华容道，孩子不会，我也试了好久没做出来。首轮给出的结果基本上就差不多是对的，还有一些小逻辑不太对。我决定使用 deepseek 开发一个自动解题的动画。用deepseek编程求解华容道。Worker执行IDA*算法。创建Web Worker。

vLLM的Sleep模式允许你临时释放模型占用的GPU内存（包括模型权重和KV缓存），而无需停止服务器或卸载Docker容器。RLHF训练：在训练和推理间无缝切换成本优化：空闲时段释放GPU资源给其他任务多模型调度：动态切换不同模型而无需重启服务✅释放90%+ GPU显存：将权重卸载到CPU内存，丢弃KV缓存✅快速恢复：秒级唤醒，无需完整重新加载模型✅精细控制：支持分布式部署，可单独唤醒权重或KV

Ollama 将模型权重、配置和数据打包成一个单一的包（通过Modelfile管理）。它简化了模型的下载、部署和管理过程。

参考。

当大模型生成json格式的输出时，有时候可能会出现缺少引号，单引号等问题，可以很好的解决这个问题参考了的官方文档以及其他相关资料，整理了这款JSON修复工具的主要用法。下面的表格和示例可以帮助你快速上手。loads()

参考TensorRT-LLM 是 NVIDIA 推出的一个开源库，旨在利用 TensorRT 深度学习编译器优化和加速大型语言模型（LLMs）的推理性能。它专为开发者设计，支持在多 GPU 环境中高效运行 LLMs。