人工智能和大数据

2025-12-22andy阅读(65)评论(0)

全球AI领域的竞争核心，不在于简单的科研论文数量，而在于基础设施和工程化能力，特别是大规模模型的高效训练和部署能力。衡量一个国家或组织在AI领域是否领先的关键指标之一，就是其能否以经济、高效的方式，在数百乃至数千块GPU上完成万亿级参数模型...

2025-12-22andy阅读(89)评论(0)

深入理解鲁棒性漂移 传统的模型监控主要集中在数据漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）。然而，在现代AI系统中，尤其是部署在对抗环境（如金融欺诈、自动驾驶或内容审核）中的模型，鲁棒性漂移（Robustness ...

2025-12-21andy阅读(66)评论(0)

在AI基础设施领域，一个常见的问题是：NVIDIA在内部究竟更倾向于使用PyTorch还是TensorFlow？答案是，NVIDIA作为硬件和基础设施提供商，其核心目标是确保所有主流框架都能在其CUDA平台上高效运行。因此，NVIDIA的策...

2025-12-21andy阅读(65)评论(0)

如何利用PyTorch的contiguous()操作优化模型推理性能并避免内存陷阱 在高性能AI模型部署和基础设施建设中，内存管理和数据布局是决定计算效率的关键因素。PyTorch中的张量（Tensor）操作看似简单，但其背后的内存连续性（...

2025-12-21andy阅读(67)评论(0)

AI模型在实际应用中并非孤立运行，而是通过特定的模式（Patterns）进行组合，以解决复杂的业务问题。虽然业界对AI模式的划分有多种版本（如Google的7大模式），但在AI基础设施和模型部署领域，检索增强生成（Retrieval-Aug...

2025-12-21andy阅读(63)评论(0)

在现代机器学习系统中，成功的模型部署依赖于四大支柱：数据（Data）、模型/算法（Model/Algorithm）、计算资源（Compute） 和 评估/反馈（Evaluation/Feedback）。在模型从训练环境迁移到生产环境（Com...

2025-12-21andy阅读(67)评论(0)

2025年，许多技术人员仍在疑惑：TensorFlow (TF) 还值得学吗？随着PyTorch在学术研究和新型大模型训练领域的绝对领先，TF似乎正在退居二线。然而，对于专注于AI基础设施和模型部署的资深工程师而言，答案是肯定的——你必须理...

2025-12-21andy阅读(61)评论(0)

1. 背景：表格结构化数据攻击的挑战 传统的对抗攻击研究主要集中在图像和自然语言处理领域。然而，在金融风控、医疗诊断和商业决策等场景中，表格结构化数据上的AI模型扮演着核心角色。针对这类数据的攻击更具挑战性，因为： 特征约束（Feature...

2025-12-21andy阅读(69)评论(0)

许多关注AI部署的技术人员都会好奇，微软在内部和其AI服务（如Azure ML、Windows ML）中更侧重于哪个深度学习框架？事实是，尽管微软是TensorFlow的早期支持者，但近年来它在PyTorch生态中的投入巨大，特别是在开源贡...

2025-12-21andy阅读(64)评论(0)

概述：理解梯度攻击与随机化防御 基于梯度的对抗性攻击（如FGSM、PGD）通过计算输入像素对于模型损失函数的梯度，微调输入数据以最小的扰动诱导模型做出错误判断。这些攻击的有效性高度依赖于模型决策边界的局部平滑性和梯度的确定性。 随机化防御的...