模块化工具链框架，连接大语言模型（LLM）与外部数据源、工具和 API。：低代码 AI 应用开发平台，支持通过 YAML 配置文件快速构建智能体。：基于 GPT-4 的自主 AI 代理，可通过自然语言指令完成复杂任务。：字节跳动推出的低代码 AI 开发平台，侧重多模态交互和生态整合。：阿里巴巴达摩院开发的多智能体协作框架，模拟人类团队分工。：个人开发者 → 被 Anthropic（组织）收购。：D

模块化工具链框架，连接大语言模型（LLM）与外部数据源、工具和 API。：低代码 AI 应用开发平台，支持通过 YAML 配置文件快速构建智能体。：基于 GPT-4 的自主 AI 代理，可通过自然语言指令完成复杂任务。：字节跳动推出的低代码 AI 开发平台，侧重多模态交互和生态整合。：阿里巴巴达摩院开发的多智能体协作框架，模拟人类团队分工。：个人开发者 → 被 Anthropic（组织）收购。：D

论文摘要 《Towards Efficient Generative Large Language Model Serving: A Survey from Algorithms to Systems》综述了提升生成式大语言模型（如GPT、LLaMA）服务效率的关键技术，涵盖算法和系统两个层面的优化方法。文章指出大模型存在延迟高、内存占用大、吞吐量低等问题，并提出双管齐下的解决方案： 算法层面通过

AI编译器SRAM内存分配算法综述 本文系统梳理了AI编译器中SRAM内存分配的多种算法策略及其应用场景。主流算法包括：1）基于生存期分析的线性扫描分配，速度快但非最优解；2）区间图着色算法，接近最优但计算复杂；3）最佳适应/首次适应内存分配，适合小型嵌入式系统；4）仿射模型优化，通过数学规划最小化峰值内存。此外还介绍了缓冲区复用、块级调度、动态形状处理等高级策略。文章对比了TensorRT、TV

通用 CPU 后端（默认选项）基于 LLVM 编译器优化 CPU 指令支持 x86/ARM 等主流 CPU 架构适合没有专用加速硬件的设备苹果专有 GPU 加速方案支持 iOS/macOS 设备的 Metal API适配 Apple Silicon（M 系列芯片）和 A 系列芯片需要 macOS 10.13 + 或 iOS 11+3. vmvx针对 Intel 视觉处理单元（VPU）如 Movid

跨平台开发技术选型，vue react哪个更好？

概述简单的来说你的电脑需要安装Android studiogitflutter这三款软件之后，配置好各自的环境，就可以用Android studio 写 fultter程序啦，这里有一个坑是最后的编译阶段，会在实战演练部分指出来。下来开始配置。安装下载安装 flutter是需要先安装Android studio和 git 的。所以首先需要自行安装。在这里就丢下官网链接。android studio

AI编译器SRAM内存分配算法综述 本文系统梳理了AI编译器中SRAM内存分配的多种算法策略及其应用场景。主流算法包括：1）基于生存期分析的线性扫描分配，速度快但非最优解；2）区间图着色算法，接近最优但计算复杂；3）最佳适应/首次适应内存分配，适合小型嵌入式系统；4）仿射模型优化，通过数学规划最小化峰值内存。此外还介绍了缓冲区复用、块级调度、动态形状处理等高级策略。文章对比了TensorRT、TV

本文系统梳理了AI编译器中的指令调度算法，将其分为三个层次：基础指令调度、图级调度和深度优化调度。基础算法包括列表调度、关键路径优先等传统方法；图级调度涵盖ASAP/ALAP、拓扑排序等针对计算图的优化；深度优化则采用ILP、遗传算法和机器学习等前沿技术。特别强调了NPU专用调度技术，如流水线调度、分块感知调度等关键方法。这些算法共同构成了AI编译器实现高性能计算的核心技术体系。

文章目录Python图形界面开发的几种方案PySide2、PyQt5 简介安装 PySide2Python图形界面开发的几种方案程序的用户交互界面，英文称之为 UI (user interface)当一个应用的 UI 比较复杂的时候，命令行方式就不便用户使用了，这时我们需要图形界面。如果用 Python 语言开发 跨平台 的图形界面的程序，主要有3种选择：Tkinter基于Tk的P...