你是否還在為多模型部署的冗餘計算髮愁?當圖像分類與目標檢測模型分別佔用 GPU 資源時,算力浪費與推理延遲成為難以迴避的痛點。本文將帶你用 ONNX(Open Neural Network Exchange,開放神經網絡交換格式)構建多任務學習模型,通過共享特徵提取層實現"一次前向傳播,多任務並行輸出",實測可降低 40% 計算資源消耗。 讀完本文你將掌握:
在信息技術高速發展的當下,核心技術的自主研發是國家信息安全的命脈。 自2020年開始,相關部門大力推動信創產業發展。近日,相關文件中也明確提出要加快高水平科技自立自強,引領發展新質生產力。 但信創之難,並不在政策,根源在於技術的自主可控。長期以來,我國信息技術被國外壟斷,要實現從無到有、從有到優的突破,絕非一朝一夕之
一、ReAct範式簡介 在AI智能測試和Agent開發中,ReAct(Reasoning + Acting)範式是核心方法。它通過邊思考邊行動的方式,實現智能體閉環動態決策。 Reasoning(推理):分析任務信息、環境狀態和歷史數據,生成下一步行動策略。 Acting(行動):根據策略執行動作,如調用接口、生