模型部署

随着Meta开源Muse Glimmer模型的发布，开源AI开发者迎来将大型模型部署到本地的全新机遇。Muse Glimmer作为30B参数的开源模型，采用Apache 2.0协议，专为本地常驻Age...

在数字化转型浪潮中，许多CTO与IT架构师正面临一个关键抉择：是继续依赖公有云API服务，还是投资私有化部署小模型以保障数据安全和降低长期调用成本？私有化小模型确实能在算力成本、维护人力与模型精度三者...

高敏感场景引入人工智能，最容易被误解成一场“能力采购”：模型能否更快整理信息、辅助研判、缩短流程，似乎决定了部署价值。但美国防务部门与多家 AI 公司签署机密系统部署协议所释放的更重要信号是，真正困难...

工业大模型项目卡住时，最容易出现的误判是：模型效果不理想，就继续堆参数、换架构、加算力。但在制造与能源场景中，问题往往不在模型“还不够强”，而在于设备数据彼此不一致、来源无法追溯、关键样本覆盖不足。先...

端侧AI的推理成本正在快速下降，这已经不是一个趋势判断，而是正在发生的现实。国产芯片的迭代、轻量化模型的成熟以及推理优化技术的进步，让原本只属于云端大厂的算力能力，开始下沉到普通的终端设备上。对于企业...

2025年，具身智能首次被写入《政府工作报告》，机器人产业随之从“动起来”的阶段，快速转向“真正完成一件事”的新考场。但一个微妙的分歧正在硬件厂商之间浮现：当机器人需要理解复杂指令、规划长程动作时，究...

AI 插件从零到一：Python 编写与微信小程序集成实战 在开发者想要把自己的大模型能力快速嵌入微信小程序时，往往面临「后端服务如何暴露」与「前端如何调用」的双重难题。本文以单体 Python 插件...

本文面向AI工程师，深入对比模型量化与蒸馏在推理加速中的原理、收益与代价，分析量化误差、蒸馏训练成本等关键权衡，并提供量化感知训练、蒸馏后量化等混合部署方案，帮助你在实际项目中做出合理选型并顺利落地。