TensorRT支持哪些主流大模型架构？一文说清 在AI推理部署的战场上，一个常被提及的问题是：为什么训练完的模型“跑不快”？ 明明在PyTorch里测试效果不错，参数也冻结了，结果一上线就卡顿频发、延迟飙升——尤其…

视觉大模型推理瓶颈破解：TensorRT优化方案 在自动驾驶的感知系统中，每毫秒都至关重要——一个 80ms 的延迟可能意味着车辆多行驶了 2 米；在工业质检产线上，30FPS 是硬性要求，慢一帧就可能导致漏检。然而现实是&#xf…

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引言：一场与论文死磕的真实逆袭 去年毕业季，我——某985高校社会学研三学生林然，正陷入人生最黑暗的写作漩涡。选题推翻三次，导师批注永远“云里雾里”，熬夜写到凌晨三点，咖啡杯堆成小山，头发一…

如何在生产环境中部署TensorRT优化模型？ 在当今的AI系统中，一个训练得再完美的深度学习模型，如果无法在真实业务场景下快速响应请求，那它的价值就会大打折扣。想象一下：一段实时视频流每秒产生30帧图像，而…

过去这些年语言模型的效率优化基本围绕着两条主线展开：参数规模和注意力机制的复杂度。但有个更根本的问题一直被忽视，那就是自回归生成本身的代价。这种逐token生成的模式让模型具备了强大的通用性，同时也带来了难…

使用TensorRT进行模型压缩的正确姿势 在智能视觉、实时推荐和自动驾驶系统日益普及的今天，一个训练完成的深度学习模型能否高效落地，往往不取决于它的精度有多高，而在于它能不能在限定硬件上跑得够快、够稳。尤其是在边缘设备资源受限或云端服…

本文详细解析了CVE-2025-55182（代号“React2Shell”），一个CVSS评分为10.0的严重远程代码执行漏洞。该漏洞影响React Server Components和Next.js应用，涉及RSC Flight协议实现中的不安全反序列化问题，允许未经认证…