实战案例：AI架构师用这3个方法，把图像分割系统速度提升2倍！

医疗影像诊断需要实时分割肝脏病灶，自动驾驶需要实时分割道路目标，工业质检需要实时分割缺陷区域——图像分割的“实时性”早已不是可选需求，而是刚需。但现实中，很多分割模型陷入“精度高=速度慢”的困境：比如用ResNet50作为backbone的U-Net，推理时间往往超过100ms，无法满足每秒20帧（20 FPS）的实时要求。作为AI架构师，我曾遇到过这样的瓶颈。本文将分享3个实战优化方法，通过模型

​9B参数如何吊打72B模型？GLM-4.1V-Thinking“小模型大智慧”技术拆解与实战应用

​在AI大模型的“参数竞赛”中，一个颠覆认知的现象正在发生——智谱AI最新开源的​（以下简称“GLM-4.1V-Thinking”），以，在28项权威评测中。这不仅打破了“参数越大性能越强”的固有认知，更通过，重新定义了多模态模型的效率天花板。更惊喜的是，​。

CLIP 完全上手指南：从安装、下载加速、文本/图像编码到图文匹配，一篇全搞定！

CLIP（Contrastive Language–Image Pretraining）是 OpenAI 在 2021 年发布的“图文理解之王”。它不生成图像，而是把图像和文本映射到同一个语义空间输入文字 → 找最匹配的图片输入图片 → 找最匹配的文字计算图文相似度做 zero-shot 图像分类（不用训练！它让 AI 同时“看懂图”和“读懂文”，还能让它们对话！方法输入是否自动 tokenize