进入2026年,推理硬件格局更像“分工协作”而不是“单点替代”。GPU仍然是通用性最强的主力,模型覆盖广、框架支持成熟,适合多模型并行和快速上线;NPU
阅读全文从成本结构看,自研、云服务、混合方案差异很大。自研的优势是可控和可深度定制,尤其适合业务复杂、渠道多、需要强差异化推荐逻辑的平台;但它的隐性成本也最高,
查看详情从行业背景看,2026年的核心矛盾是效率提升与信任维护之间的平衡。AI显著降低了内容生产门槛,带来供给爆发;但供给越多,平台越需要识别内容真实性、原创性
查看详情在这类约束下,剪枝、量化、蒸馏的价值不在概念,而在可控取舍。剪枝的核心是删掉低贡献参数或通道,减少冗余计算,优点是对推理图结构友好时可直接提速;边界在于
查看详情先说准确率,最容易踩坑的是只看一个总指标。灵敏度高,意味着不容易漏掉可疑病灶;特异性高,意味着不容易把正常当异常。两者要平衡,且要结合科室目标:急诊更怕
查看详情