Seed-Coder-8B-Base实战：构建机器学习Pipeline 在当今AI驱动的软件工程浪潮中，开发者正从“手动编码者”逐步转型为“系统设计者”。我们不再满足于逐行敲出样板代码，而是期望用意图表达来驱动开发流程——尤其是在复杂度高、模式化的机器学…

TensorRT 显式量化：从 QAT 到 INT8 引擎的完整实践 在深度学习模型部署领域，推理加速与精度保持之间的平衡始终是个难题。尤其是当你面对 ResNet、YOLO 或 Transformer 这类复杂结构时，传统的 PTQ（训练后量化）往往显得…

Day 15: 综合项目实战 - 完整 AI 应用开发 学习目标整合前14天知识点完成完整项目项目总结与复盘部署上线文档编写核心学习内容 1. 项目架构整合 完整功能模块： AI 应用项目 ├── 前端 (Vue/React) │ ├── 聊天…

YOLO推理速度瓶颈分析与GPU优化建议 在智能制造工厂的质检线上，每秒数十帧的高清图像正源源不断地涌向AI系统——任何一次检测延迟都可能导致缺陷产品流入下一环节。面对这种“零容忍”的实时性挑战，YOLO系列模型虽以高速著称，但在实际部署中…

当许多人第一次听说“人工智能社交平台”时，他们会问：这和发布截图或写博客有什么区别？焦圈儿的回答是：我们不做内容“包装”，而是让真正的对话过程本身成为一种互动产品。围绕这一点，我们在用户体验方面进…

YOLO系列模型在C中基于TensorRT的高性能推理实战 在边缘计算和实时视觉任务日益普及的今天，自动驾驶、工业质检、智能监控等场景对推理延迟的要求达到了毫秒级。仅仅依赖PyTorch或TensorFlow这类训练框架进行部署，往往难以满足实际生产环境中的吞吐与响应…

Langflow 本地部署与安装问题解决 在 AI 应用开发日益普及的今天，越来越多开发者希望快速构建基于大语言模型（LLM）的工作流，而无需从零编写复杂代码。Langflow 正是为此而生——它是一个面向 LangChain 生态的图形化工作流工具&a…

FLUX.1-dev微调实战：从环境搭建到生成 在AI图像生成领域，模型的“个性化”正成为新的竞争焦点。即便是像FLUX.1-dev这样拥有120亿参数、基于Flow Transformer架构的顶级文生图模型，也难以在开箱即用的情况下完美匹配每一个特定风格或品牌需求…