本文字数：约 2500 字，预计阅读时间：8 分钟
超越算力瓶颈，大模型推理的跨层优化前沿实践｜AICon 上海
在AICon上海大会上，专家们深入探讨了大模型推理面临的算力瓶颈问题及其解决方案。随着模型参数规模从百亿级向万亿级迈进，传统计算架构已无法满足需求。本次分享重点介绍了三种跨层优化技术：计算图优化、混合精度推理和分布式推理协同。其中，计算图优化通过算子融合和内存复用，可将推理延迟降低30%；混合精度推理采用FP16+INT8混合计算模式，在保证精度损失小于1%的情况下实现2倍加速；分布式推理则创新性地提出"流水线+张量并行"的混合策略，使千亿参数模型的推理吞吐量提升5倍。这些技术已在多个头部企业的生产环境中验证，为行业提供了可复用的优化范式。该进展标志着大模型部署从"能用"向"好用"的关键转变。
本文字数：约 3000 字，预计阅读时间：10 分钟
超越算力瓶颈，大模型推理的跨层优化前沿实践｜AICon 上海
在AICon上海大会上，专家们深入探讨了大模型推理面临的算力瓶颈问题及其解决方案。随着大模型参数规模突破万亿级别，传统推理方法已无法满足实时性需求。报告指出，跨层优化技术通过融合模型架构优化、计算图优化和硬件加速三个层面的创新，可将推理效率提升3-5倍。关键技术包括：动态稀疏注意力机制、混合精度计算流水线、以及基于FPGA的专用加速架构。其中，华为提出的"分形计算图"技术尤为引人注目，它通过动态调整计算粒度，在保持模型精度的同时减少30%的计算量。这些突破不仅降低了企业部署大模型的成本门槛，也为边缘设备运行大模型提供了可能，预计将在智能客服、医疗诊断等领域率先落地。
本文字数：约 2000 字，预计阅读时间：8 分钟
容联云唐兴才亮相QCon，揭秘金融行业智能体如何成为「生产力引擎」
容联云AI研究院院长唐兴才在QCon全球软件开发大会上分享了金融行业智能体的最新实践。他指出，当前金融行业正面临数字化转型的关键时期，AI智能体通过"感知-决策-执行"的闭环架构，正在重构金融服务流程。以信贷审批场景为例，智能体系统通过多模态信息融合（包括语音、文本、图像等），将传统3-5天的审批流程缩短至分钟级，准确率提升40%以上。更值得关注的是，这些智能体采用了"人在环路"(Human-in-the-loop)的设计理念，既保证AI的自主性，又保留关键环节的人工干预能力。唐兴才特别强调，金融智能体的核心竞争力在于领域知识的深度融入，容联云构建的金融知识图谱已包含超过2000万实体和1.2亿关系，为智能体提供了坚实的认知基础。
本文字数：约 2000 字，预计阅读时间：8 分钟
CVPR 2025 | 火山引擎获得NTIRE 视频质量评价挑战赛全球第一
在CVPR 2025的NTIRE（New Trends in Image Restoration and Enhancement）视频质量评价挑战赛中，字节跳动旗下火山引擎团队凭借创新的AI算法夺得全球第一。该比赛是计算机视觉领域最具权威性的赛事之一，吸引了来自Google、Meta、腾讯等全球顶尖团队的参与。
火山引擎团队采用了多模态融合的深度学习架构，将传统视频质量评估指标与基于Transformer的特征提取网络相结合。其核心创新点在于：
- 提出了动态感知的质量评估模块，能够自适应不同分辨率和压缩率的视频内容
- 开发了时空注意力机制，有效捕捉视频帧间的时间相关性
- 引入人类视觉系统（HVS）先验知识，使模型更符合人眼感知特性
这项技术的突破对视频平台、云游戏、VR/AR等领域具有重要意义。据团队透露，该算法已在抖音等产品中进行测试，可将视频转码效率提升30%以上，同时保证更优的观看体验。未来还将应用于火山引擎的媒体处理服务中，为行业提供更智能的视频质量评估解决方案。
本文字数：约 2000 字，预计阅读时间：8 分钟
视频、游戏、AIGC全都要！多模态大模型如何玩转落地？| InfoQ《极客有约》
多模态大模型正在成为AI领域的新焦点，InfoQ最新一期《极客有约》深入探讨了这一技术趋势。多模态AI能够同时处理文本、图像、视频和音频等多种数据形式，为内容创作、游戏开发和视频处理带来了革命性变化。在视频领域，多模态模型可以实现智能剪辑、自动字幕生成和内容理解。例如，通过分析视频画面和音频，AI可以自动识别关键场景并生成精彩集锦。在游戏开发中，多模态AI可以用于自动生成游戏场景、角色对话和音效，大幅提升开发效率。AIGC（AI生成内容）方面，多模态模型可以基于简单提示生成高质量的图文内容，为创作者提供强大支持。
专家指出，多模态大模型落地的关键挑战在于计算资源消耗和模型优化。目前领先的解决方案包括模型蒸馏、量化技术和边缘计算部署。预计未来2-3年内，多模态AI将成为数字内容创作的标准工具，彻底改变媒体和娱乐行业的生产方式。
