随着人工智能技术的持续神户以及人形机器人产业的快速发展，算力在提升机器人运动控制精度、实时响应能力与智能化水平方面的作用日益凸显。为实现降本增效，国产化算力代替需求不断攀升，本文基于国产化适配的 Pi0机器 VLA大模型，在昇腾 Atlas 800I A2服务器上完成部署与测试，结果表明：该模型在推理性能、推理精度及功能完整性等方面，不仅实现了与英伟达同级别硬件相当的算力表现，更在部分场景下表现出

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如何利用新兴的 Serverless GPU 平台，以极低的成本实现 20B 大模型的高性能（175 t/s）私有化部署。通过对比 API、自建服务器与云 GPU 三种方案的真实成本与性能，提供一个新的算力选择思路。

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随着deepseek等大模型逐渐步入视野，理论上文档解析工作应能大幅简化。然而，实际情况却不尽如人意。当前的多模态大模型虽然具备强大的视觉与语言交互能力，但在解析非结构化文档时，仍面临复杂版式、多元素混排以及严密逻辑推理等挑战。