大模型分布式推理：张量并行与流水线并行技术
引言：大模型分布式推理的必然性1.1 模型规模与硬件限制的冲突当前大语言模型的参数规模已远超单个GPU的内存容量： 模型 参数量 FP16内存需求 单个GPU限制LLaMA-7B 70亿 14GB 24GB-80GBLLaMA-13B 130亿 26GB 40GB-80GBLLaMA-70B 700亿 ...
从“看见”到“预见”：合合信息“多模态文本智能技术”如何引爆AI下一场革命。
⏩ 摘要 近期，在第八届中国模式识别与计算机视觉学术会议（PRCV 2025）上，合合信息作为承办方举办了“多模态文本智能大模型前沿技术与应用”论坛，汇聚了学术界的顶尖智慧，更抛出了一颗重磅“炸弹”——“多模态文本智能技术”概念。 这不（仅仅）是一个新颖的行业术语，...
淘宝买家秀 API 深度开发：多模态内容解析与合规推荐技术拆解
做淘系技术开发或电商运营的同行，多半遇到过这类困境：买家秀里图文混杂、无效评价占比超 40%，人工筛选耗时耗力；想通过买家秀做精准推荐，却因数据格式混乱无从下手；接口调用频繁触发限流，好不容易拿到的数据还没法直接用 —— 这些问题的根源，在于对淘宝买家秀接口（taobao.reviews.get）的应用仅停留在 “数据抓取” 层面，未打通 “合规获取→标准化治理→智能转化” 的全链路。 ...
当AI学会“看、听、懂”：多模态技术的现在与未来
当AI学会“看、听、懂”：多模态技术的现在与未来 你是否曾让AI描述一张图片，或与聊天机器人讨论一段视频？这背后正是多模态AI在发挥作用。 传统AI模型往往是“单线程”的——文本模型处理文字，视觉模型分析图像，彼此独立。而多模态AI打破了这种界限，使机器能同时理解和生成多种类型的信息，包括文本、图像...
大模型推理服务优化：动态批处理与连续批处理技术
引言：大模型服务化的挑战1.1 推理服务的性能瓶颈大语言模型服务化面临多重挑战： 请求不均匀性：不同用户的输入长度差异巨大（从几十到数千tokens） 资源利用率低：GPU计算单元经常空闲等待内存访问 响应延迟敏感：用户期望实时交互，对首token延迟要求极高 并发能力有限...
拔俗AI助教系统：基于大模型与智能体架构的新一代教育技术引擎
在人工智能技术快速演进的今天，教育领域的变革正聚焦于“技术与教学逻辑的深度融合”。AI助教系统已突破传统问答机器人的局限，通过大语言模型（LLM）+教育知识图谱+多模态感知+智能体（Agent） 的融合架构，构建起能适配教育全场景的综合性技术平台。其核心价值不在于表面的交互形...
拔俗AI大模型知识管理平台：让技术团队的“隐性知识”不再沉睡
做技术的同学大概都有过这样的经历：线上出了个bug，明明去年老张解决过，可翻遍Confluence、Notion，甚至聊天记录，就是找不到关键步骤；新人入职，对着一堆零散的接口文档、部署手册，半个月还摸不清核心业务逻辑；自己写的解决方案，过三个月再看...
大模型推理加速技术：PagedAttention原理与实现
引言：KV缓存的内存挑战1.1 大模型推理的内存瓶颈在大语言模型推理中，KV缓存是主要的显存占用源。以典型配置为例： 序列长度：2048 tokens 层数：32层 注意力头数：32 头维度：128 批次大小：8 KV缓存总大小约为：2 × 8 × 2048 × 32 ×...
大模型推理加速技术：FlashAttention原理与实现
注意力机制的计算瓶颈1.1 标准注意力计算复杂度标准自注意力机制的计算公式：Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)VAttention(Q,K,V)=softmax(dk QKT )V 其中计算复杂度为： 时间复杂度：$O(N^2 \cdot d)$ 空间复杂度：$O(N^2)$ 用于存储注...
大模型4-bit量化技术详解
引言：大模型部署的内存挑战1.1 模型规模的增长趋势近年来，大语言模型的参数量呈指数级增长： GPT-3：1750亿参数（约350GB FP16） LLaMA 2：700亿参数（约140GB FP16） ChatGLM：1300亿参数（约260...
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