深度揭秘复杂异构硬件推理优化
本文介绍了大语言模型在部署推理层面的性能优化工作，涵盖高性能算子、量化压缩、高效运行时及分布式调度四个方面。面对参数和上下文规模增长带来的显存、缓存与计算开销挑战，文中详细探讨了如何通过优化算子性能、低精度量化压缩、异步运行时框架设计以及多层次分布式架构来提升大模型推理效率。此外，还展示了BladeLLM引擎框架的实际应用效果，证明了这些技术在高并发场景下的显著性能提升。
接入了支付宝账户体系的旅客入住无人酒店解决方案
本书第一章介绍了一套复杂的无人酒店云平台系统，涵盖核心云平台、容灾备份、数据存储、旅客服务、嵌入式设备管理、远程人工坐席、综合业务处理、问题解决、智慧监控安防等多个子系统。各平台协同工作，确保从旅客入住、服务请求、智能设备控制到退房的全流程高效运作，并与外部机构实时对接，保障数据安全与应急响应。系统通过人脸识别、语音交互等技术，提供个性化服务，同时具备严格的实名验证机制，确保合规性与安全性。
DeepSeek大模型在客服系统中的应用场景解析
在数字化浪潮下，客户服务领域正经历深刻变革，AI技术成为提升服务效能与体验的关键。DeepSeek大模型凭借自然语言处理、语音交互及多模态技术，显著优化客服流程，提升用户满意度。它通过智能问答、多轮对话引导、多模态语音客服和情绪监测等功能，革新服务模式，实现高效应答与精准分析，推动人机协作，为企业和客户创造更大价值。
LTR：应用于电商智能客服领域知识库搜索的实践
关键词：搜索、机器学习、学习排序、Learning to Rank(LTR)
1：背景
搜索引擎排序（Ranking）的优化是搜索领域中普遍遇到的问题，通常会涉及到很多的排序策略，传统的排序方法一般通过构造相关度函数，然后按照相关度进行排序。