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
阅读全文选型第一步应先定义业务目标，再定义任务类型。常见任务包括对话客服、检索增强问答、文本分类与信息抽取、质检与风控判别等。很多项目失败，原因是把“通用能力”
查看详情过去常见的做法是“像素越高越好、帧率越快越好”。现在项目更强调整体链路：被测物体多大、最小缺陷多小、产线速度多快、相机能装多远、现场光线稳定不稳定、有没
查看详情在选型上，新的对比框架应先回到失效机理。旋转类设备优先看振动与电流，热失控或润滑退化相关问题需要温度与压力，早期异常或局部冲击往往要引入声学信号。单一传
查看详情评估推荐算法产品时，第一看“理解能力”，不是看模型名词。内容侧要看是否支持多模态语义理解、事件关联与主题聚类，避免只靠标题关键词匹配；用户侧要看兴趣建模
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