车路协同云控平台建设实践
为车路协同产业链提供车路协同云控基础平台资源连接、数据接入层基础软件以及数据「采集-移动-传递-对接」整体解决方案，探索技术架构演进与大规模商业化应用落地。
AIGC 技术的背后技术
本文将围绕 AIGC 技术的背后技术进行解读和分析，包括分布式计算、容器技术、边缘计算和人工智能等方面。
Docker在边缘计算中的崭露头角：探索容器技术如何驱动边缘计算的新浪潮
边缘计算是一项快速发展的技术，它旨在将计算能力更接近数据源和终端用户，以提供低延迟、高性能的计算体验。在这个充满活力的领域，Docker容器技术崭露头角，成为推动边缘计算革新的一股新力量。本文将深入探讨Docker在边缘计算中的应用，介绍其优势和挑战，并穿插一些示例代码，以帮助读者更好地理解这一新兴趋势。
第一部分：边缘计算和Docker容器
边缘计算的定义
边缘计算是一种计算范式，它将计算资源和数据处理能力推向网络边缘，靠近数据源和终端用户。这与传统的集中式云计算模型形成鲜明对比，后者将大部分计算任务集中在中央数据中心。边缘计算的关键目标是减少数据传输的延迟，提高响应速度，以满足对实时性要
为何人们喜欢推理胜于训练大模型？
在AI和机器学习领域，越来越多的人转向重视推理而非大规模模型训练。推理的即时性和高效性使其在需要快速响应的场景中占优，如自然语言处理和图像识别。推理过程的可视化能帮助用户理解模型决策，便于调试和提升性能。此外，推理在边缘计算和移动设备上的应用降低了延迟和带宽成本，同时保护了用户隐私。相比于训练大模型的高资源消耗，推理更为节能且成本效益高，尤其在数据挖掘和新知识探索方面展现出创新潜力。推理在实际应用中与训练模型相结合，提供了性能与成本的有效平衡。随着技术进步，推理将在推动人工智能领域发展中发挥更大作用。