文章目录📋 前言🎯 关于本书🎯 01 为什么这本书不可错过？🎯 02 掌握本书，收获 7 大核心价值🎯 03 本书 8 大亮点，硬核且实用📝最后📋 前言 延迟与成本是目前…

教育科技公司如何用TensorRT降低AI课程互动延迟？ 在如今的在线教育平台中，AI已经不再是锦上添花的功能模块，而是驱动教学体验升级的核心引擎。从直播课中的实时语音转写，到AI助教对学生的即时答疑；从课堂上的表情情绪识…

想卖GPU算力？先学会用TensorRT提升单位时间吞吐量 在AI推理服务市场日益激烈的今天，一个残酷的现实摆在所有GPU服务商面前：你租出去的每一块A100，可能只发挥了不到一半的潜力。客户抱怨延迟高、吞吐低，而你的显卡风扇呼…

USB转232驱动安装实战：从芯片原理到跨平台调试（含源码解析）一个串口，为何总在关键时刻“掉链子”？你有没有遇到过这样的场景：深夜调试一块新到的工业PLC，接上USB转232线，打开串口助手…

第六章：归墟之门 地球时间，校运会前一日 16:00。 林骁、赵小雅、刘阳、张锐站在城市近郊一座无标识的白色建筑前。 外墙无窗，顶置曲率接收阵列， 门楣上，一枚红五星嵌于合金之中。 陈默从门内走出，灰衣如常&…

《在潘多拉圣树下烤串：论AI“片场探班”如何在科幻迷头上拉屎》 近来忽见一种“新式供奉”盛行于短视频之野：有人以五十元成本、几句“提示词”，便将自己送入《阿凡达3》片场，与奈蒂莉执手自拍，同卡梅隆谈笑风生&…

打造高性能RAG系统：检索生成全流程TensorRT加速 在企业级智能问答、知识库助手等实时交互场景中，用户对响应速度的要求越来越高。一个看似简单的“提问-回答”过程背后，往往依赖复杂的AI推理链路——尤其是基于检索增强生成（RAG&a…

大模型Token生成太慢？试试TensorRT镜像的INT8量化加速 在当前大语言模型（LLM）广泛落地于对话系统、智能客服和代码助手等实时场景的背景下，用户对响应速度的要求越来越高。然而，动辄数十亿参数的模型在逐个生成Token时…