📁 技术教程

面向一线开发者的技术教程:涵盖 AI 模型部署、Kubernetes GPU 调度、LLM 微调、边缘计算、机器人视觉等前沿领域的完整实施指南。每篇教程包含可运行代码和真实数据。

仿真跑了100%通过,实测Lunar Lake仅80%——我的轻薄本异构计算踩坑记

大家好,我是许彦,一个在机器人工程领域摸爬滚打了五年的工程师。我的世界里,ROS和具身智能是绕不开的主题。从机械臂到人形机器人,我见证了无数次仿真在虚拟世界中的完美表现,却在真实世界中遭遇各种意想不到的挫折。今天,我想和大家聊聊英特尔Lunar Lake芯片的发布,特别是它的异构计算架构,看看它是否…

这个制造业AI Agent差点把我们项目炸了:从Chatbot到自主工作流的血泪教训

大家好,我是沈青锋。做过两次创业,第三次踩进了AI+制造业的坑。这次不一样,我带着前两次失败的经验,直接把AI Agent做成了能落地量产的东西。但过程血泪斑斑,尤其是从Chatbot向自主工作流的跃迁,差点把客户的生产线搅得天翻地覆。今天不吹牛,只讲怎么把AI从闲聊工具变成能干活的机器。 从&#8…

我们砍掉了 60% 的云账单,但差点把 CI/CD 管道炸了:FinOps 2.0 与 Spot 实例实战复盘

凌晨三点十四分,我的手机震动了。不是服务器宕机报警,而是 AWS 发来的账单预警短信:“您的账户本周预估支出超过阈值。”我瞬间从床上弹起来,打开 CloudWatch,看着那条从上周三开始飙升的折线图,感到一阵窒息。对于一个刚融资的初创公司来说,这笔钱意味着我们要烧掉下个季度的现金流。我盯着屏幕,发…

AWS Lambda 新计费模式:我用“按需付费”策略省下 30% 服务器成本,但踩了一个大坑

在嵌入式 AI 部署领域,我们习惯了与资源极限搏斗——每一 KB 的内存都要精打细算,每一毫秒的延迟都关乎用户体验。转战云端部署后,我发现这种“资源焦虑症”并没有消失,只是从显存变成了美元。最近 AWS Lambda 推出了新的计费架构,特别是“按需付费”策略的调整,直接改变了我们这种高内存消耗型 …

我们给宝马装了人形机器人,Figure 02 在产线上的实战复盘

站在宝马里约的工厂车间里,看着那台Figure 02(二代人形机器人)笨拙但坚定地夹起一颗螺丝,再精准地旋入装配孔位时,我手里那杯还在冒热气的咖啡差点洒出来。这不是电影场景,这是发生在真实工业产线上的第47次尝试。作为连续创业者,这是我第三个AI+制造业的项目。前两个项目,一个因为供应链管理不善挂了…

我们给宝马装了人形机器人,半年后效率提升40%——Figure 02工业应用的实战拆解

我是沈青锋,连续创业者。第三个项目做AI+制造业,踩过的坑比数不清的螺丝钉还多。这次我们不聊虚的,就聊聊Figure 02怎么进宝马工厂,拆解人形机器人进入真实产线的技术坎儿。我是从0到1经历过三次创业,见过技术从实验室到产品的全过程,所以今天说的都是真刀真枪干过的活儿,没有那套PPT里的套话。 宝…

AWS Lambda 按需计费陷阱:为什么我最终放弃了 100% 预留并发,转而采用分层成本架构

最近在复盘一个老项目的云成本时,我发现了令人窒息的真相:我们花了 AWS 30% 的预算,只跑通了 5% 的流量。这不仅仅是预算浪费,更是一种架构上的无能。AWS Lambda 的计费模型在很长一段时间里被开发者误读为“按量付费”,但真正的成本模型是“按内存容量付费的执行时间”。这意味着,无论你的代…

Google DeepMind那篇关于大模型量化的论文里提到,INT4能省75%显存,但我把Llama 3搬上AWS Graviton4 R8g后发现,编译器的坑比显存坑还多

大家好,我是韩知行。作为在大厂摸爬滚打多年的 AI 研究员,最近我们团队在做一个成本敏感的项目——给一个初创公司的内部知识库加 RAG(检索增强生成)功能。预算有限,老板指着云账单问:“能不能别买 GPU 实例了?CPU 上跑模型不行吗?” 说实话,这问题问得我很尴尬。学术界那篇 Google De…

麒麟9100自研泰山核心深度解读:5nm归来,GPU能否叫板骁龙8 Gen3?

拿到麒麟9100工程样机的那天,我做的第一件事不是跑Geekbench,而是把之前部署在麒麟9000上的一套微型语言模型——TinyLlama系列无1.1版本,可能是Llama 2或Llama 3的误称。B——迁移过来,看看推理延迟能不能从42ms压到30ms以内。我在Jetson Orin Nan…