1. 引言 在竞争激烈的电商行业中，商家需要依托数据驱动实现精细化运营。然而，传统的云端数据分析方案在成本、实时性和数据隐私方面存在挑战。近年来，“端侧大模型”技术迅速发展，成为电商运营的新利器。端侧大模型是指部署在设备端（如智能手机、IoT设备、PC、本地服务器等）的人工智能大模型，与云端模型相比
一、制造业企业的CRM痛点与挑战 中国制造业企业（特别是中小企业）在客户关系管理上存在诸多痛点。首先，业务流程和数据高度碎片化，不同环节的数据 无法追踪、沉淀和有效利用 (
引言 在制造业加速迈向数字化的进程中，**“端侧大模型+ERP”**的结合正成为一项引人瞩目的技术创新。所谓端侧大模型，是指部署在企业本地或边缘设备上的大型人工智能模型，与云端模型相比，它能够在靠近数据源的地方进行快速、安全的推理。ERP（企业资源计划）系统则是制造企业的信息中枢，涵盖生产、供应链、
引言 在人工智能时代，大型模型（Large Models，简称大模型）正广泛应用于各行各业，为企业数据分析带来了新的价值。例如，大模型可以自动分析海量业务数据、生成自然语言报告、进行智能预测等。这些能力对于ERP、CRM等企业系统具有显著提升作用。然而，许多企业在拥抱大模型的同时也心存顾虑：是否可以
随着千亿参数大模型与边缘计算需求的爆发，AI芯片已成为人工智能时代的"新基建"。我国近年来涌现出覆盖云端训练、边缘推理、车载计算等多领域的全栈式芯片企业，以下从技术路线与市场格局展开分析： 一、云端算力主力军 华为昇腾系列 昇腾910：基于7nm EUV工艺，全球首个达芬奇架构AI芯片，半精度算力2
一、FlashMLA：推理加速的“涡轮引擎” FlashMLA是DeepSeek为Hopper GPU设计的 高效MLA（多头潜注意力）解码内核，其核心目标是通过软硬件协同优化，解决大模型推理中的内存带宽与计算效率瓶颈。 1. 技术原理与创新 KV压缩与低秩分解：通过将键（Key）和值（Value）
以Llama 3、YOLOv8等模型为例，适配Jetson AGX Orin/Nano/Xavier系列 一、环境准备与硬件配置 设备选择与系统要求 支持的设备：Jetson AGX Orin（64GB/32GB）、Jetson Orin Nano（8GB）、Jetson Xavier NX等。 系
以下是的三种主流方法，综合多平台教程整理，可根据硬件条件和操作习惯选择： 一、基础准备 硬件要求 最低配置：NVIDIA GTX 1060（6GB显存）+ 8GB内存 + 20GB存储空间 推荐配置：RTX 3060及以上显卡 + 16GB内存 + NVMe固态硬盘（32B/70B模型需更高配置）
——硬件友好型创新的数学原理与工程 一、NSA的核心设计：动态分层稀疏策略 NSA（Native Sparse Attention）通过三重注意力分支的协同，突破传统全注意力机制的O(n²)复杂度瓶颈： 压缩注意力（Compressed Attention） 将每512个token的序列块压缩为32
一、 传统注意力机制的困境与MLA的技术突破 传统Transformer的 多头注意力（MHA）机制 在处理长文本时面临两大核心瓶颈： KV缓存爆炸：每个注意力头需独立存储键值矩阵（如Llama3 96头结构单token缓存达4.7MB），导致显存占用随序列长度平方级增长； 计算冗余：固定长度的填充