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算法模型从训练到上线，推理性能始终是工程落地的核心瓶颈。ONNX 作为开放式模型交换格式，承担着跨框架部署的桥梁作用；TensorRT 则通过图优化、层融合与 kernel 自动调优，将神经网络编译为针对特定 GPU 的高效执行计划。两者结合，已成为 NVIDIA 平台视频理解任务中主流的加速方案。本文以 SlowFast 视频理解模型为例，系统梳理从 PyTorch 权重导出 ONNX、再到 T

多模态信息处理是当前人工智能应用的重要方向，其中视频因同时包含视觉、听觉和文本信息而成为最具挑战的载体。为实现视频内容的结构化理解，业界普遍采用抽帧、语音识别与文字识别相结合的技术路径，将非结构化视频转换为带时间戳的结构化文档。这种多模态融合方案可支撑视频总结、关键片段定位、会议纪要生成、知识库检索等实际业务场景。本文介绍一个基于FFmpeg、Whisper与OCR构建的Agent Skill——

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