摘要： 2026年，RAG（检索增强生成）成为大模型工程化落地的核心解决方案，有效缓解幻觉与时效性瓶颈。文章详解RAG的闭环架构（检索-过滤-增强-生成-反馈）、混合检索（向量+关键词+语义重排）及实战优化技巧，包括数据预处理（语义去重、元数据标注）、嵌入模型选型（BGE-M3、All-MiniLM）、向量数据库对比（Pinecone、Milvus），并提供完整代码实现（LangChain+BGE

本文分享了基于DeepSeek-R1大模型在电商客服和金融咨询场景的落地优化方案。针对电商高并发需求，采用"多租户共享实例+动态批处理"提升性能；金融场景则通过"量化分级+隔离式共享实例"兼顾精度与安全。文章详细介绍了包含动态负载调度、边缘计算卸载等核心技术的混合架构，并提供了可直接复用的代码实现，最终实现并发量提升200%、延迟降低60%、成本减少50%的

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摘要： ascend-transformer-boost（ATB）是专为Transformer类大模型推理优化的加速库，通过FlashAttention、KV缓存优化等技术显著降低推理延迟。ATB支持主流模型架构（如GPT、LLaMA等），实现毫秒级响应，并优化显存与吞吐量。核心创新包括分块注意力计算、动态内存管理及算子融合，适用于实时交互场景，提升大模型部署效率。

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数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是现代信息技术的基石，广泛应用于通信、语音处理、图像处理、雷达系统、医疗设备等领域。随着5G通信、物联网、智能汽车等技术的发展，对高性能、低延迟信号处理的需求日益增长。

CANN是面向AI场景的异构计算架构，在AI框架与处理器硬件间发挥承上启下作用。其架构包含算子库（神经网络、数学计算、Transformer等）、图引擎（编译优化与执行）和运行时组件（资源管理与执行接口）。CANN通过软硬件协同优化实现高效计算，支持主流AI框架，并提供HCCL通信库实现高性能集合通信。该架构开源开放，开发者可通过丰富的算子库和优化工具构建AI应用。

CANN是面向AI场景的异构计算架构，在AI框架与处理器硬件间发挥承上启下作用。其架构包含算子库（神经网络、数学计算、Transformer等）、图引擎（编译优化与执行）和运行时组件（资源管理与执行接口）。CANN通过软硬件协同优化实现高效计算，支持主流AI框架，并提供HCCL通信库实现高性能集合通信。该架构开源开放，开发者可通过丰富的算子库和优化工具构建AI应用。

摘要： 本文分享了AI Agent工业化落地的实战经验，针对企业智能运维和电商运营两大场景，深入剖析了多智能体协同混乱、工具调用稳定性差、成本失控等核心痛点。作者通过参与脉脉AI创作者AMA活动获得专家指导，提出分层架构设计，包含多智能体调度优化、工具调用标准化、动态资源分配等关键技术方案，并附有可直接复用的代码片段和架构流程图。最终实现运维Agent异常处理延迟降低至20秒，电商运营Agent算

摘要 2026年AI技术持续发展，Python作为AI开发的首选语言，凭借完善的生态库、简洁的语法以及对新兴AI方向的支持，成为零基础入门者的最佳选择。本文针对编程小白、转行人员及非计算机专业学生，提供Python+AI的完整学习路径： Python核心语法（1-2周）：掌握变量、循环、函数等基础语法，辅以文件操作和异常处理，快速写出简单代码。 AI工具库（2-3周）：学习NumPy（数值计算）、