Java与边缘AI：构建离线智能的物联网与移动应用
随着边缘计算和终端设备算力的飞速发展，AI推理正从云端向边缘端迁移。本文深入探讨如何在资源受限的边缘设备上使用Java构建离线智能应用，涵盖从模型优化、推理加速到资源管理的全流程。我们将完整展示在Android设备、嵌入式系统和IoT网关中部署轻量级AI模型的技术方案，为构建真正实时、隐私安全的边缘智能应用提供完整实践指南。
《从踩坑到精通：边缘网关在物联网场景下的实践与优化指南》
本文以智慧园区物联网项目为背景，聚焦非电商/金融场景下边缘网关的开发实践与优化。针对传统中心化网关存在的延迟高、单点故障、吞吐量不足等问题，团队重构架构引入边缘计算，部署分布式网关集群。文章详细阐述从硬件选型（工业级处理器设备）到软件分层设计（驱动适配、数据处理、协同控制层）的全流程，重点解析协议适配难题（私有协议反向工程、串口通信纠错）、数据预处理策略（过滤、聚合、脱敏）、高可用设计（硬件冗余、故障转移、本地缓存）及性能优化（动态线程池、对象池技术）。
正交时频空间（OTFS）调制技术：理论基础与性能分析
正交时频空间（OTFS）调制技术在延迟-多普勒域进行信号设计，有效应对高多普勒、短包传输等5G挑战。相比传统OFDM，OTFS通过全时频分集和信道硬化，显著提升高速移动场景下的鲁棒性与分集增益，仿真显示其在BLER性能上可获得3-4dB SNR增益，尤其适用于车联网、物联网等应用场景。
112_跨模态微调：文本与图像联合优化
跨模态微调是指在预训练的多模态模型（如CLIP）基础上，针对特定任务进行的参数调整过程。与单一模态微调不同，跨模态微调需要同时考虑文本和图像两种模态之间的交互与对齐，这使得整个优化过程更加复杂但也更具潜力。
141_模型更新：在线学习策略 - 焦点在增量微调的独特无中断部署
在大语言模型（LLM）的实际生产环境中，模型更新是维持服务质量和持续改进的关键环节。随着业务需求的演变、数据分布的变化以及模型能力的提升，如何高效、安全地更新已部署的LLM成为技术团队面临的重要挑战。传统的全量模型替换方法往往伴随着服务中断风险、资源消耗大以及可能的性能波动等问题。为此，增量微调技术作为一种轻量级的模型更新策略，正逐渐成为2025年LLM部署领域的主流选择。
101_参数高效微调_QLoRA技术深度解析与实践
在大型语言模型（LLM）时代，高效微调成为降低大模型应用门槛的关键技术。随着模型规模的不断扩大，传统的全参数微调方法面临着巨大的计算资源消耗和内存需求挑战。QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）作为一种创新的参数高效微调技术，以其独特的量化+低秩适应双重策略，成功地在大幅降低资源消耗的同时保持了接近全精度微调的性能。本文将深入剖析QLoRA的技术原理、实现细节、性能特点，并提供丰富的实践案例，帮助读者全面掌握这一2025年仍然广泛应用的高效微调方法。