摘要：本文提出基于超网(SuperNet)的神经架构搜索方法，实现大模型自动化压缩。通过在LLaMA-2-13B上构建权重共享的动态通道超网，结合进化算法与贝叶斯优化搜索硬件感知最优子网。实验表明，搜索的7B子网性能超越人工设计的LLaMA-7B达4.2个点，推理速度提升2.3倍。该方法突破传统压缩依赖人工调优的局限，将13B模型压缩效率提升10倍，提供从超网训练到子网部署的完整解决方案，已成功应

本文系统解析了Transformer注意力机制从MHA到MQA再到GQA的演进路径，重点介绍了GQA在LLaMA-2-70B模型上的工程实现。通过分组共享KV头的设计，GQA在保持模型性能的同时显著降低了显存占用（73%减少）和提升推理速度（2.8倍加速）。文章详细阐述了模型改造方法、量化感知训练技术以及生产部署方案，并提供了完整的代码实现和性能对比数据。实验表明，GQA+INT8量化组合使70B

本文提出了一套针对工业级AIGC应用的扩散模型优化方案，通过LCM蒸馏、INT8量化和动态分辨率调度三大核心技术，在RTX4090上实现512×512图像12ms生成，显存占用降低65%。该方案成功应用于电商广告平台，日均生成500万张创意图，将单图成本从15元降至0.03元，素材合格率提升至89%。

在AIoT设备数量突破万亿、边缘计算节点算力总和超越云端的2025年，传统数据库的"存储-计算"二元结构正面临认知维度缺失的困境。KWDB（KaiwuDB Community Edition）通过"多模认知引擎+AI原生架构"的双重突破，正在推动数据库从"数据容器"向"认知实体"的范式跃迁。本文通过认知基座架构、AI原生引擎、量子存储等创新维度，构建了KWDB作为第三代数据库的技术叙事，引用自开放

摘要：本文介绍基于LangGraph构建企业级多智能体协作系统的方法，通过内容生产流水线案例展示研究员、写手、编辑三智能体协同工作。实测显示多智能体架构使任务完成率提升58%，错误率降低72%。文章详细解析了状态流转、角色设计、条件路由等关键技术，并提供生产级增强方案与避坑指南。实验数据表明，虽然Token消耗增加50%，但综合性价比提升110%。最后提出动态团队组建、人类在环路等演进方向，为复杂

摘要：本文介绍了一套基于MLflow+LangGraph+Prometheus的大模型智能治理系统，有效解决了训练数据污染、Prompt注入攻击、推理成本失控等运维难题。系统采用三层架构：监控感知层实时检测异常并生成语义化事件；LLM策略生成层将事件转化为可执行治理方案；LangGraph执行引擎按优先级自动执行策略。该系统上线后，模型迭代周期从2周缩短至4小时，推理成本降低55%，线上事故率下降

摘要：本文提出了一种基于GNN+LLM的多模态虚假信息检测系统，有效解决了传统BERT方法在微博平台虚假信息检测中的低准确率(67%)和溯源困难问题。系统通过构建"用户-内容-传播"异构知识图谱，结合GraphSAGE识别可疑节点，ERNIE-Layout处理多模态内容，Qwen2-72B生成智能取证问题链。在"明星税务风波"案例中，系统2小时内定位造谣账号

本文提出了一种融合知识图谱与LLM的工业故障诊断系统，通过以下创新点实现高效精准的故障定位：1）采用无监督方法从SQL日志自动构建知识图谱，结合GNN补全缺失关系；2）设计问题驱动的子图采样策略，大幅降低LLM输入规模；3）让LLM生成可解释的符号推理代码而非直接输出答案。系统在真实产线测试中，将平均故障定位时间从47分钟缩短至8分钟，准确率达92%，且无需人工标注和模型微调。

本文探讨了基于深度学习的智能语音情感分析技术。介绍了语音情感分析的基本概念及其在智能客服、助手等场景的应用价值。重点分析了CNN、RNN、Transformer等深度学习模型在语音情感识别中的优势，详细阐述了从数据准备、特征提取到模型训练及部署的系统实现流程。并以智能客服案例展示了该技术的实际应用效果，情感识别准确率达到90%以上，显著提升了服务质量。最后展望了语音情感分析技术的发展前景，指出深度

摘要：本文针对传统联邦学习在大模型场景下的通信瓶颈和模型异构问题，提出分层联邦蒸馏（HFD）框架。通过动态参数切分（95%稀疏率）、同态加密量化（CKKS方案）和差分隐私调度（ε=2.3），在6家医院的280万张CT影像联邦训练中，实现通信开销降低95%（7.2GB→360MB/轮），训练时长缩短79%（67→14小时），模型AUC提升12.4%至0.879。特别解决了小医院（2卡V100）性能提