标签：输入

2026-03-22andy阅读(4)评论(0)

如何通过DMA-BUF零拷贝技术处理车载摄像头原始流：提升OMS模型输入效率 在车载监控系统（OMS）或高级驾驶辅助系统（ADAS）的开发中，摄像头数据流的实时性至关重要。传统的处理流程通常是：摄像头 -> V4L2驱动 -> 用户空间拷贝...

2026-03-22andy阅读(8)评论(0)

引言 在构建基于大语言模型（LLM）的 Agent 时，工具调用（Tool Use）是实现模型与外部系统交互的核心。然而，LLM 输出的不确定性极易引发安全风险，例如模型可能会生成超出范围的参数，或者尝试调用超出其权限的操作。本文将介绍如何...

2026-03-13andy阅读(39)评论(0)

如何在 Android 端优雅处理 TFLite 模型动态尺寸推理而无需频繁重构计算图 在移动端 AI 开发中，我们经常遇到输入尺寸不固定的场景，如 OCR 识别（文本行长度不一）、超分辨率（图片尺寸各异）或音频处理（时长不同）。传统的做法...

2026-02-09andy阅读(95)评论(0)

在进行大规模模型训练时，我们通常采用分布式数据并行（DDP）来加速训练过程。然而，如果不恰当地处理数据加载，很容易导致不同工作节点（GPU/进程）之间的数据读取任务不均衡，进而造成GPU等待I/O，降低整体训练效率。 本文将聚焦于 PyTo...

2026-02-03andy阅读(87)评论(0)

在车载监控系统（OMS）或驾驶员状态监测系统（DMS）中，需要实时、高效地处理来自高清摄像头的原始视频流。传统的I/O操作（如read()）涉及多次数据拷贝：从摄像头硬件缓冲区到内核缓冲区，再从内核缓冲区拷贝到用户空间缓冲区。对于高分辨率、...

2026-02-01andy阅读(140)评论(0)

在AI模型部署实践中，仅仅知道模型做出了什么预测是不够的，我们更需要知道“为什么”。反事实解释（Counterfactual Explanations, CFEs）提供了一种强大的、可操作性的可解释性方法：它回答了“如果我的输入稍微改变，模...

2025-12-30andy阅读(348)评论(0)

多模态大语言模型（LMMs），如GPT-4V和Claude 3等，正在成为AI应用的新前沿。它们通过集成的视觉编码器（Vision Encoder）处理图像输入，并将视觉信息转化为语言模型可以理解的嵌入（Embeddings）。然而，这种跨...

2025-12-06andy阅读(206)评论(0)

在AI模型部署到生产环境时，对抗攻击（Adversarial Attack）的鲁棒性是一个不可忽视的问题。低强度的攻击，例如基于梯度符号法（FGSM）或低迭代投影梯度下降法（PGD），往往通过添加人眼难以察觉的微小扰动，就能使模型做出错误的...