AI+硬件不是新故事，但如果能在集成各种大模型和智能体的同时，对每一台设备的 AI 服务使用量进行更加精确的管理，也许会带来新机会。先打通、先接入、先管理，就能抢占先机。硬件厂商想要真正拥抱大模型，还面临着这些问题：如何实现硬件快速接入、调用 AI 服务？单台设备怎么控制 AI 成本用量？智能硬件如何进行设备级的长期管理？设备之间怎么实现联动，真正发挥 AI 价值？想要解决这些问题，我们需要在硬件

点击下方卡片，关注「集智书童」公众号点击加入👉「集智书童」交流群小目标检测尤其困难，因为它们像素计数低、背景复杂、拍摄角度多变，这使得模型难以提取有效特征。虽然一些大规模模型提供了高精度，但它们的长时间推理时间使得它们不适合在边缘设备上进行实时部署。另一方面，为低计算能力设计的模型通常检测精度较差。本文专注于小目标检测，并探索在低计算约束下的目标检测方法。基于YOLOv8模型，作者提出了一种新的

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3FS 和业界典型方案的实测对比

2025 年 2 月 28 日，DeepSeek 在其开源周最后一天压轴发布了自研的并行文件系统 Fire-Flyer File System，简称 3FS。该系统支撑了 DeepSeek V3&R1 模型训练、推理的全流程，在数据预处理、数据集加载、CheckPoint、KVCache 等场景发挥了重要的作用。项目一经发布，就获得了存储领域的广泛关注。大家都迫切地想一探究竟，看看 3FS 到底有

在当今科技浪潮中，人工智能与鸿蒙系统的融合正引领着创新应用的发展方向。DevEco Studio作为华为精心打造的一站式分布式应用开发平台，在人工智能模型的可视化开发领域扮演着举足轻重的角色。借助其强大的功能与独特的架构，开发者能够更高效地构建智能应用，为用户带来全新的交互体验。接下来，让我们深入探究人工智能模型如何在鸿蒙的DevEco Studio中实现高效可视化开发。搭建适配的基础环境在利用D

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在SQL的世界里，数据类型转换是一个基础且关键的操作，它贯穿于数据库开发、管理与数据分析的各个环节。数据类型转换分为隐式转换和显式转换，二者各有特点与应用场景，深刻理解它们对于编写高效、稳定的SQL代码至关重要。一、数据类型转换的重要意义数据库中的数据以各种类型存储，如整数、字符串、日期等。在实际操作中，我们常常需要在不同数据类型之间进行转换。比如，当我们从用户处获取数据时，用户输入的数据可能是字

系统介绍LLM posting train技术

本文详细介绍了如何通过 AIBrix 分布式推理平台实现 DeepSeek-R1 671B 的多节点部署。DeepSeek-R1 通过渐进式训练框架展现出优秀的逻辑推理能力 —— 在 6710 亿总参数量中，其动态激活的 370 亿参数与 128k 上下文窗口，使其在复杂任务处理中表现卓越。然而，如此庞大的模型规模对部署环境提出了严苛挑战，尤其是分布式推理的资源调度与性能优化。AIBrix 通过自

火山引擎推出文生视频全自动剪辑方案，专为内容素材创作打造，可根据用户输入的主题，快速生成富有寓意的双语视频。 为体验者提供丰富多彩、富有教育意义的视听体验，在快乐中学习和成长。本地MacBook 运行效果 https://www.bilibili.com/video/BV1PuQcY7EdV/上手须知：使用火山引擎部分模型需要 企业认证账户python版本需要 低于 3.12需要访问GitHub

本文为 DeepSeek 本地部署最佳实践系列文章的完结篇，只关注 R1 671B 满血版模型部署，建议有条件的读者阅读。

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源于开源，回馈开源

随着大模型的发展和应用，文本的边界被拓宽，图像、视频、语音各种模态涌现，并给数据管理、检索、计算带来巨大挑战。 火山引擎多模态数据湖 解决方案则可实现海量结构化、半结构化及非结构化数据的统一精细化管理，全方位兼容各类数据格式，为LLM预训练、持续训练和微调全程各个环节提供更好的数据支持。本文主要包括以下三个章节：● 数据湖在AI时代下的难点和挑战● 火山引擎多模态数据湖介绍● 未来演进和思考数据湖

本文将介绍本地部署 DeepSeek 的三种不同类型模型：满血版，1.58 bit 量化版和蒸馏版（Qwen 1.5B），使用同一代码生成问题进行效果评测，最后给出实际部署建议。

也许未来的编程，就是这样简单直接——你说，AI做。

【最新动态】如何能不宕机地使用 DeepSeek 大模型 ？火山引擎边缘大模型网关通过支持多厂商服务调用，实现了调用故障自动迁移，保障 DeepSeek 模型的稳定调用，为智能服务保驾护航。 接入5家DeepSeek模型提供商！火山引擎边缘大模型网关助力一键畅享大模型DeepSeek 作为大模型新锐，凭借其在算法、架构及系统等核心领域的创新突破，迅速获得业界瞩目。在巨大的热度下，面对海量请求，越来

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