Trans- former 体素编码器得到体素特征, 而自然语言则通 过 CLIP 的语言编码器转化为语言特征, 随后体素 特征一起输入至 Perceiver Transformer, 最后输出 序列经过解码器处理, 恢复到原始体素网格的维度, 并用于预测离散化的行动动作. 通过对场景进行三 维体素化, 并使用编码器进行场景、语言的特征提 取, PerAct 能够有效地对环境进行建模, 获取全局 感受野 对机器人任务进行规范的方法, 随后 Affordan- ceLLM[94] 将大模型的世界知识与 3D 几何信息相结 合, 通过视觉语言模型 (Vision language model, VLM) 骨干扩展了一个掩码解码器和一个特殊特 征, 用于预测可操作性图. 实验证明, 该方法能够综 合理解场景的多个方面, 包括物体及其部分的检测、 定位和识别、场景的地理空间布局、3D 形状和物理 特性, 以及物体与人类潜在的交互功能 框架使用大语言模型进行高层次任务规划, 从多种 机器人技能组成的技能库中选择合适的技能, 并使 用几何可行性规划器优化技能序列参数, 解决动作 间的几何协调问题, 从而提高任务成功率. PaLM-E[73] 是一个仅有解码器 (decoder-only) 的多模态语言模型, 能够结合视觉、语言和机器人 传感器数据, 自回归地生成文本, 这个生成的文本 可以是回答问题的答案, 或者是以文本形式产生的 由机器人执行的决策序列

编码前，需要运用降噪、画质增强等 AI 预处理技术对原始视频进行优化，这需要强大的算力支 持，用以在压缩过程中保障画质。 高弹性资源适配：应对算力密集型业务潮汐波动 作为算力密集型服务，编解码业务面临显著的流量潮汐特征，需构建可快速扩缩容的海量算力 池，实现资源供给与业务需求的动态匹配。 成本优化诉求：平衡算法迭代与资源效率的双重目标 在支撑算法引擎持续迭代与应对业务流量波动的过程中，需通过弹性资源调度机制优化算力成 本，避免资源闲置损耗，实现技术投入与运营效率的平衡。 解决方案： 高性能算力底座：ECS g�i 为视频编码前的 AI 预处理提供了有力保障，确保降噪、画质增强等 操作能够快速、精准执行，充分释放解码引擎的技术潜能。 全球化算力网络，多地域部署灵活覆盖：依托阿里云在国内和国际核心地域的完善基础设施， 微帧科技得以构建大规模算力服务网络，支持业务就近部署，确保为用户提供低延迟、高可用的 优质算力供给。 资源的 “即开即用、动态弹性”，使业务能够灵活、高性价比地应对业务潮汐需求。 �� 客户价值： 编解码效率提升：ECS g�i 为微帧科技的 WZ���/��� 及 AV� 编码效率带来了突破性提升。其中， AV� 推理耗时优化超 50%，4K 处理效率提升 35%，显著提高了视频编解码的处理速度和质量。 业务全面加速：依托阿里云国内核心地域及基础设施，构建就近接入网络，为业务提供低延迟

R1-Distill-Llama-8B R1-Distill-Qwen-7B R1-Distill-Qwen-1.5B DeepSeek 部署方案 DeepSeek 全系大语言模型支持服务部署 并行解码 模型量化 并行优化 Sampling 及 batch 优 化 CPU 及 传 统 GPU 算 力 按需按 量 服务管理 与运营 算力调度 容器调度 核心收益 满血版模型一键精调

首先，系统需要具备视频数据的采集与处理能力。该功能应支 持多种视频源的接入，包括但不限于监控摄像头、无人机、移动设 备等，同时能够进行实时视频流处理和存储。系统应能够对视频数 据进行预处理，包括去噪、解码和帧提取等操作，以确保后续分析 的准确性。 其次，智能分析与挖掘是系统的核心功能。该功能包括以下几 个子功能：  目标检测与跟踪：通过深度学习模型识别视频中的人、车等目 标，并对其进行实时跟踪。 Linux 发行版，如 Ubuntu 或 CentOS， 其稳定性和安全性在服务器领域有广泛认可。 2. 视频处理框架：选择成熟的开源框架，如 FFmpeg 或 OpenCV，支持多种视频格式的解码、编码和处理。 3. AI 模型库：选用 TensorFlow、PyTorch 等流行的深度学习框 架，以便灵活构建和部署 AI 模型。同时建议使用 TensorRT 进行推理优化，提升模型的推理效率。

大模型采用了一种创新的混合架构，结合了 Transformer 和 Graph Neural Network (GNN) 的优势，以应对 工程造价领域的复杂数据结构和高精度需求。模型的核心是基于 Transformer 的编码器-解码器结构，用于处理文本和数值数据， 而 GNN 则专门用于处理工程项目中的图结构数据，如项目网络 图、资源分配图等。这种混合架构使得 DeepSeek-R1 能够同时捕 捉到数据的序列特征和图结构特征，从而在工程造价预测和分析中

如，StyleGAN 就是一种高质量图像生成的 GAN 变体，它能够生成 极为真实的面孔图像，且在医疗图像处理中的应用日益受到关注。 此外，变分自编码器（VAE）也是一种重要的生成模型，其通 过编码器和解码器的组合，学习潜在变量的分布。VAE 在生成任务 中具有良好的表达能力，并且能够有效进行数据的重构或插值。在 医疗数据的生成和去噪方面，VAE 已经显示出了其潜在的应用价 值。 现阶段除主流

轮。 输出层根据任务需求设计不同的输出结构。对于分类任务，输 出层采用 Softmax 函数进行分类；对于生成任务，则使用自回归 模型生成文本。此外，输出层还需包含后处理模块，对模型的输出 进行解码和格式化，以满足实际应用需求。 在架构设计中，还需考虑模型的扩展性和可维护性。通过模块 化设计，使得各个层级之间松耦合，便于后续的优化和更新。同 时，采用分布式训练策略，利用多 GPU 或多节点进行并行计算，

（4）特定技术方法 Speculative Decoding：一种通过并行计算多个标记来加速推理过程的算法。该方法 利用猜测性执行和新颖的采样方法，在近似模型的输出上并行运行它们，从而加速从大型 模型中进行精确解码。 vLLM（Vectorized Large Language Model Serving System）：一种大模型推理加 速工具，通过优化内存管理、连续批处理、CUDA核心优化和分布式推理支持等技术手段，