别再搞混了！一文看懂“显存”与“内存”：从办公桌到实验室的硬核分工
本文以生动比喻与硬核解析，深入浅出地讲清内存（RAM）与显存（VRAM）的本质区别：内存是CPU的通用工作台，显存是GPU的专用高速实验室。二者分工明确，数据需通过PCIe传输，无法互相替代。尤其在AI训练中，显存容量与带宽直接决定模型能否运行。文章结合代码实例、性能对比表及排错指南，帮助开发者理解“CUDA out of memory”等常见问题，并提供优化策略与云平台建议，是迈向高效AI开发的必读指南。
AI语音克隆掀起“声”命危机：全球Vishing攻击激增，传统身份核验体系告急
2025年，AI语音诈骗席卷全球。伦敦一银行员工被克隆的CFO声音欺骗，转出230万欧元。生成式语音技术让“声纹复刻”轻而易举，传统KBA与语音OTP防线崩溃。从CEO诈骗到亲情骗局，攻击者利用开源模型实施精准社工攻击。防御需结合被动生物识别、多因素认证与行为分析。专家警示：声音已不可信，唯有提高警觉，重建信任机制，方能应对这场真实与伪造的战争。
从入门到精通：一文看透大模型选型与实战，手部分带你练出行业“专家级”AI
本文通俗解析大模型落地难题：为何开源模型如Llama 3、Qwen 2.5在业务场景中“胡言乱语”？核心在于通用模型需通过“岗前培训”——即微调（Fine-tuning）。文章拆解三大技术手段：CPT（持续预训练）、SFT（监督微调）和DPO（偏好优化），并实测Llama 3、Qwen 2.5与Mistral三大模型表现，手把手教你数据准备、环境配置与训练部署。强调70% RAG + 20% 微调 + 10% 提示工程的实战公式，助你让AI真正懂业务。
《从局部到全局：协同推理负载分配的深度优化指南》
本文聚焦设备间协同推理的负载分配核心问题，突破“性能导向”的传统分配误区，提出以推理语义驱动为核心的动态适配思路。文章从任务语义解构、多维设备能力画像构建、动态负载调度、传输与计算协同优化四个维度展开，阐述如何通过建立“感知-调整-反馈”的闭环机制，打破局部最优陷阱，实现全局效能跃迁。内容结合实际场景验证，揭示负载分配的精髓在于任务与设备能力的精准匹配，而非简单算力倾斜，为异构设备协同推理的效能优化提供了兼具深度与实用性的实践路径。
阿里云GPU服务器快速部署ai大模型by丰富的GPU卡
阿里云GPU服务器提供96GB显存、900GB/s NVLink及Transformer引擎，支持Qwen-72B等大模型快速部署，搭配vLLM框架提升推理效率，适用于高并发、长序列AI任务，助力大模型高效稳定运行
Transformer基础结构
Transformer是Vaswani等人于2017年提出的基于注意力机制的神经网络，采用编码器-解码器架构，核心创新包括自注意力、位置编码、残差连接与层归一化，支持并行计算并有效捕捉长距离依赖，广泛应用于自然语言处理任务。
