TensorRT LLM 中的并行策略
              TensorRT LLM提供多种GPU并行策略,支持大模型在显存与性能受限时的高效部署。涵盖张量、流水线、数据、专家及上下文并行,并推出宽专家并行(Wide-EP)应对大规模MoE模型的负载不均与通信挑战,结合智能负载均衡与优化通信核心,提升推理效率与可扩展性。
              
             
            
              
              Qwen3 Next 在 TensorRT LLM 上的部署指南
              本指南介绍如何在TensorRT LLM框架上部署Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking模型,基于默认配置实现快速部署。涵盖环境准备、Docker容器启动、服务器配置与性能测试,支持BF16精度及MoE模型优化,适用于NVIDIA Hopper/Blackwell架构GPU。
              
             
            
            
              
              Dify入门实战:5分钟搭建你的第一个AI测试用例生成器
              本文教你利用Dify平台,结合大模型API,5分钟内搭建一个无需编程基础的AI测试用例生成器。通过配置提示词、连接AI模型,实现自动输出覆盖正常、异常及边界场景的结构化测试用例,提升测试效率与质量,并支持集成到CI/CD流程,助力智能化测试落地。
              
             
            
              
              AI驱动的测试:用Dify工作流实现智能缺陷分析与分类
              传统缺陷分析耗时耗力,依赖经验且效率低下。通过Dify工作流与AI技术融合,实现缺陷报告的多模态解析、智能分类、根因定位与处理建议生成,将单个缺陷处理时间从15-20分钟缩短至2-3分钟,准确率超95%,大幅提升测试效率与质量一致性。
              
             
            
            
              
              去中心化金融合约开发的安全设计要点
              本文聚焦DeFi合约安全设计,提出在架构早期嵌入安全策略是降低漏洞成本、提升上线成功率的关键。通过核心定义、关键要点、边界条件与量化指标四层框架,将安全目标转化为可执行的代码结构与流程规范,覆盖权限控制、状态转移、数据源验证等关键环节,助力开发者系统化落地安全实践。
              
             
            
              
              5个核心方法助你完成DApp开发
              本指南涵盖DApp开发全流程:从需求分析、架构设计到合约安全、前端交互及自动化运维。强调用户导向、模块化设计与可追踪性,结合实战路线图,助力团队高效构建可靠去中心化应用。
              
             
            
              
              7个资源工具助你高效开发DeFi应用
              本文解析DeFi开发中资源工具的核心作用,涵盖模板、审计、测试、部署等工具的组合应用,揭示其如何构建自动化、可追溯的高效开发生态,提升代码质量与迭代速度。