实践案例

“云峰论剑” 聊聊当前的前沿研究/产品/实践案例

腾讯云架构同盟活动，以下是我参加本次活动的笔记。活动收获很多，听取不同角度的人们做的事情，带给我许多启发。在现场，参加这种线下活动，感觉特别好，这种感觉比线上参加完全比不了。下面把我参加活动的笔记分享出来，没有做排版优化，都是原始记录，内容均来自现场老师分享材料，如有侵权请联系我删除。

张智出品人，朗毅科技 EVP & CIO

《微计算：一种微小代价的高效率人工智能方法》

黄翰中山大学教授

人工智能的第一性是什么？

人类的第一性是本体性，第二性是功能性；而人工智能的第一性是功能性。

人工智能的本质是知识的表示，简单来说就是把知识编码到计算机中。

工业文明决定了人工智能的发展。

实验室做大才好发论文。大力出奇迹，很多人喜欢做。

实现高效率算法的四个层次

智商：算法设计
人力：程序实现
方案：并行计算
金钱：升级设备

高效率算法设计的要领——“省”。省区多余和重复的计算量。

微计算方法：微搜索 + 微计算

进化算法是一种人工智能方法。

知识表示的形式：随机遍历与贪心方法

微搜索算法设计举例：多约束多目标优化；

应用研究：

基于微搜索的精确抠图算法；答题卡自动评分；
基于微搜索的双层次车辆路径问题高效求解
柔性作业车间生产调度
ATCG-PC 问题的微搜索算法求解
软件智能测试服务
微小数据量的图像训练样本集
标一得万的医学图像自动增广软件
微学习方法构建高价值数据库
微小代价的神经网络结构搜索
微小代价的聚类结构生成

研究主题： 1.微计算

微计算方法赋能具身智能
生化计算机赋能数字生命工程

黄教授个人兴趣：

解决 AI 应用技术难题
AI 科普与创作

《从个人记忆到团队资产：Agent Memory 的进化与开源之路》

黄依琳

问题背景

能力在增长，经验没有继承。

演进过程

真正丢失的是历史判断中的“为什么”。

个人记忆解决连续，团队记忆解决继承。

四类资产

Chat Memory
LLM-Wiki
CodeGraph
Skill

《恶劣条件下小目标检测的模型优化与实践》

李中华中山大学，副教授，智能工程学院

研究背景

恶劣条件的多维度图谱

核心矛盾三角：精度、速度、鲁棒性

小目标检测方法演进脉络

两阶段方法：Faster R-cnn 系列
单阶段方法：YOLO /SSD 系列
Anchor-free 方法：FCOS /TOOD

恶劣条件鲁棒性检测的两条技术路线

路线一：图像预处理增强
路线二：网络端到端鲁棒性

开放词汇大模型带来的范式转移

传统：封闭集检测
现在：开放词汇检测

模型优化的四层框架纵览

部署层
范式层
网络层
数据层

数据层：恶劣条件下的数据构建策略

真实采集+物理引导合成
缺陷热力统计指导采样
半监督增量自进化

网络层：轻量骨干与特征增强

轻量化骨干设计
多尺度特征融合
IA-FEM 特征增强模块

部署层：边缘优化与人机协同兜底

模型压缩与边缘部署
人机协同闭环
在线自进化闭环

核心模块：IA-FEM 特征增强

实践：

智能制造质检：级联框架中的推理路由与业务处置

关键技术：围观表象三步法提示词工程

四维观察
表象描述
多粒度提炼

PCB 缺陷检测：残铜零样本捕获

智能分流放行（硬实时算力节能）
突发
人工协同兜底

焊缝缺陷检测：量化效果与实证

智能分流放行（保障高速节拍）
一场靶向探针（零样本捕获新缺陷）
人机协同复核（极端安全兜底）

质监系统的监控、复核与更新闭环

运行监控：延迟、吞吐、置信度
异常分流：超时、低置信度样本
人工复核：确认标签与业务处置
受控更新：评估、灰度、回退

四大维度的通用新范式

维度一：开放词汇世界模型底座
维度二：启发式两阶段级连路由
维度三：微观表象三步法工程范式
维度四：防遗忘增量自进化闭环

未来研究方向

统一恶劣条件建模
小目标超分辨率与检测一体化
端侧大模型：更小更快的开放词汇检测器
数字孪生驱动的合成数据闭环

《从单卡算力到系统价值：AI 推理架构的异构协同与实践》

张晶 / AMD

AI 推理架构的异构协同与实践

来自真实客户案例的 know-how：从成本约束、24GB OOM 到 CPU-GPU 工作负载重构

架构设计从约束开始

需求与验收标准：

CAPEX / 采购成本
Supply / 交付窗口
Memory / 可用容量
Latency / 吞吐
Quality / 质量
TCO / 单位产出

从单 GPU 到异构协同。

32GB GPU Only：采购风险
24GB GPU Only：运行时 OOM
CPU + GPU：验证峰值显存/时延/质量

如何定位OOM：先复现失败，再隔离峰值显存贡献

茶余饭后 #1

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突发奇想，是不是可以撰写一个我个人的类似《青年文摘》的专刊，每天将自己看过有感悟的文字、链接之类的记录下来。记录下此时此刻的感受，以前也想做类似的事情，但总感觉自己阅历不够、水平不够，很多东西可能其他人早就看过了，没什么价值。但是现在越来越多的看到一些自己熟悉的东西，一些东西就算看过，每个人都有不同的视角。另一个角度看，同样的东西在不同阶段提起，也会有不同的感受。我们需要这样的契机，来反复体会“经典”的力量。

所以就有了这专刊《茶余饭后》，我会在自己的日记软件 Diarum 中记录自己看过有感触的一些内容，然后将这些内容简单整理后发布，希望能留下一些属于自己对世界的理解。

《科技爱好者周刊（第 417 期）：不要让 AI 代表你》

refs: https://www.ruanyifeng.com/blog/2026/10/weekly-issue-417.html

（1）不要让 AI 代表你

不要让 AI 代表你，原因很简单。因为 AI 的行为模式是循环尝试，会穷尽所有可能的方式，尝试完成你交给它的任务，而且这样一遍遍的尝试，对 AI 来说几乎不产生成本。

但是，人类的社会系统是为人设计的，不是为 AI 这种行为模型设计的。如果大量的人授权 AI 代表自己行事，社会运作将瘫痪，因为人力无法处理 AI 发起的海量请求，最终只能让 AI 去对付 AI。

到了那个时候，你再想找真人来帮你解决问题，就不可能了。

但是总感觉，这是一个必然的路。未来必然越来越找到真人。有点悲观主义。

但是这或许是一个好的习惯，分辨一个人又多了一个维度，即 AI 度。

《为什么核潜艇导航几乎不用 GPS？》

refs: https://mp.weixin.qq.com/s/vI2yz3RaH-XYA2wYyBmFnQ

看这篇文章实在太有体会了。

对于外部设施的依赖，造就了当前这个繁荣的市场。但这种外部依赖是脆弱的。

许多时候，本着先把东西做出来，再优化的态度。但是当东西做出来了，这个东西也不值得再去优化了。这就是很多时候的现实。或许从一开始，就注定是这个结局。不是所有事情，都值得从一开始就认真对待；更不是所有事情，都值得在后面反复迭代。这其中的差异，取决于很多东西。

看这篇文章特别有感触，对于核潜艇这种战略武器，需要考虑最极端情况下的表现。因此就不能依赖 GPS/GNSS 这种现代化的简单方案，必须有一套完全依赖自身的强大基础设施。

我自己在编写程序的时候会很深刻的思考这个问题。很多时候一个架构决策，决定了后期相差数倍的运营成本、维护成本还有风险成本。为了降低成本和风险，我更多时候倾向于自给自足，尽可能减少外部依赖，尽可能依赖可控可靠的基础设施。在这中间我会比大部分人思考更多问题，而这些问题几乎是极少数人才能理解的。

这个公众号归属地还是郑州，我呆了快6年的地方，感情深厚的土地。

《37岁才明白的事》

refs: https://mp.weixin.qq.com/s/eZ4Btny9ZFVL_gACyoxaZw

看这篇文章有好几点感悟：

（1）“像投资一样小心花费注意力，像吃霸王餐一样挥霍自己的表达欲”。

这段话很有感悟。我是一个表达欲时而丰富时而匮乏的人。比如现在这个时刻会很想写点什么，所以看到这段话就超级有感悟。就像吃饭一样，有时候饿了，有时候不饿。饿了，就可以让自己饱餐一顿，吃饱饭才是正事。不饿的时候，就少吃一些，不要让自己饿的不行就好了。所以，在想写东西的时候，就大大方方写下来吧。

因为职场的缘故，我在刻意减少自己写出的东西。因为之前经历过一次或许不是很合适的面试，聊了一个多小时，然后找了一个很小的点否掉了全部。下来我就觉得很奇怪，如果真不想招人，花这么久时间做什么呢。如果想招人，就因为一个小知识点没回答上来就否掉，也有点奇怪了。不管这么多了。但是这位面试官说把我简历上的技术博客全部看完了，我还是很震惊的。但是他表示有些内容他并不认同。具体不认同什么，也没说什么。

所以后面我就不想太多的表达自己了。就是担心再被一些断章取义者，从一大段文字中找到一点细微的东西来作为武器攻击我。但是不写东西，没有释放自己的表达欲，也是很难受的一件事情，等于我放弃了触达那些真正气场合适人们的机会。我不能因为一些观念不和人的言论，放弃了寻找观念相和人们的机会。

所以现在，我重新开始写东西了，希望你喜欢。

（2）注意力是太重要的东西了。

前阵子出去放松了几天。有5天左右的时间远离“大城市”，切身感受到了小城市的节奏。在这里，太阳下山之后，就很少有灯光了，人们简单的餐饮过后就可以准备休息了。等太阳出来，就是新一天的惊艳的美景。这感觉太神奇了，可以慢悠悠的起床、睡觉，慢悠悠的走走，没有多少人是在步履匆匆的赶路，赚的钱不多，但足够生活的很好。

再次回到工作的城市，又开始快节奏，感觉每天的时间被各种事情天然的掏空，每天又有特别过载的信息要去阅读。所以越发的感觉注意力的珍贵。

在这个 ai 盛行的时代里，内容进一步爆炸，有好多东西几乎一眼 ai, 有的不得不读一下，有的可以滑走的就不看。能看到一些高质量的、接地气的文字，真的不容易。

所以管理好自己的注意力，好好的利用，注意力放在的地方，几乎就是我们未来会成为的样子。

（3）真正的成长，就是不再一味寻求被认可或喜爱

这一点也比较认同。作为小孩的时候得到大人的认同是很重要的，甚至成为一种用尽全身力气的生存之道。但是当自己成为大人，开始承担更大的责任，事情就不一样了。在现实社会中充满了冲突和误解，充满了对抗和背刺。每天要面对太多“离谱”的事情，还要去心平气和的处理，实在是不容易。若过载这种情况下，还用外部反馈来评判自己，那就是对自己的一种残忍。

任何时候，都要找到真正的榜样，认定正确的是事情然后坚持下去。不要摇摆，不要受外部蛊惑。要看清楚到底是水平不够的人在忽悠人，还是真正有价值的内容在低调的表述。我们要对低水平的冲突有足够的钝感，对高质量的内容有更高的敏感度。只有这样，我们才能在这个纷扰的世界活成更好的样子。

（4）你想活出怎样的人生？

之前看过这个电影，但是那时的自己有点看的似懂非懂。

或许到某个阶段，在看这个电影，或是思考这个问题，就有完全不同的感受了吧。

一次旅行

1条回复

待补充。。

专业的网络延迟波动检测工具 irtt

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irtt 专门测长期延迟稳定性和抖动，按固定间隔发包（如每 10ms 一个），统计 RTT、单向延迟、IPDV（抖动）和丢包。它比 ping 精确得多，很适合跑几小时甚至几天的稳定性测试。

相比于传统的 ICMP (Ping) 测试，IRTT 采用 UDP 能够更真实地模拟 VoIP、在线游戏等实时业务的流量，并能同时测量出双向丢包、单向延迟 (OWD) 以及抖动 (IPDV) 等深度指标。

irtt server
irtt client -i 10ms -d 1h -l 64 
<server_ip> -o result.json

在 alpine 下安装：

echo "@edgecommunity http://mirrors.ustc.edu.cn/alpine/edge/community" >> /etc/apk/repositories
apk update
apk add irtt@edgecommunity

其他系统按需安装。

也可以这样纯静态交叉编译后放到目标机器中使用：

$ git clone https://github.com/heistp/irtt.git
$ cd irtt
$ CGO_ENABLED=0 GOOS=linux GOARCH=arm64 go build -ldflags="-s -w -extldflags '-static'" -o irtt_linux_arm64 ./cmd/irtt

效果：

seq=1213 rtt=270µs rd=1.9s sd=-1.9s ipdv=71.5µs
seq=1214 rtt=254µs rd=1.9s sd=-1.9s ipdv=15.3µs
seq=1215 rtt=283µs rd=1.9s sd=-1.9s ipdv=28.3µs
interrupt
                        Min    Mean  Median     Max  Stddev
                        ---    ----  ------     ---  ------
                RTT   171µs   280µs   273µs  3.74ms   111µs
         send delay   -1.9s   -1.9s   -1.9s   -1.9s   105µs
      receive delay    1.9s    1.9s    1.9s    1.9s  18.9µs

      IPDV (jitter)   180ns  49.2µs    33µs  3.52ms   147µs
          send IPDV    63ns  41.1µs  26.4µs  3.45ms   143µs
       receive IPDV    30ns  18.2µs  13.8µs   158µs  17.7µs

     send call time  10.5µs  20.5µs           127µs  9.05µs
        timer error    76ns   258µs           925µs   159µs
  server proc. time  2.95µs  6.57µs          53.8µs  2.55µs

                duration: 12.2s (wait 0s)
   packets sent/received: 1217/1216 (0.08% loss)
 server packets received: 1216/1217 (0.08%/0.00% loss up/down)
     bytes sent/received: 77888/77824
       send/receive rate: 51.2 Kbps / 51.2 Kbps
             timer stats: 2/1219 (0.16%) missed, 2.58% error

LXC 热载入设备文件

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下面以向运行中的 LXC 容器注入 /dev/vhost-net 为例讲解。

有两种思路:临时注入(容器重启后失效)和永久配置(写入配置)。有时无法重启 lxc 容器，希望配置生效，就可以用临时注入热载入，在写入配置，这样现在就可以用，下次重启后载入配置就不用热载入了。下面介绍方法：

临时注入

(容器运行中,立即生效)

步骤 1:在宿主机上确认设备号

ls -l /dev/vhost-net
# crw-rw-rw- 1 root kvm 10, 238 ... /dev/vhost-net

主设备号通常是 10,次设备号常见为 238(以你机器输出为准)。

如果没有该设备,先加载模块:

modprobe vhost_net

步骤 2:在容器的 devices cgroup 中放行该设备

cgroup v1:

lxc-cgroup -n <容器名> devices.allow "c 10:238 rwm"

cgroup v2(现代发行版默认)没有 devices.allow 文件,设备控制基于 eBPF,lxc-cgroup 一般无法这样动态修改。此时建议改用下面的”永久配置 + 重启”。

步骤 3:在容器内创建设备节点

lxc-attach -n <容器名> -- mknod -m 666 /dev/vhost-net c 10 238

或直接去容器里执行后面的命令即可。

注意:如果是非特权容器,容器内 mknod 通常会被拒绝(用户命名空间中没有 CAP_MKNOD),此时需要用 bind mount 方式或永久配置。

替代:直接 bind mount 设备文件(不需要 mknod)

# 找到容器的 rootfs 路径后,在宿主机上创建目标文件并 bind mount
touch /var/lib/lxc/<容器名>/rootfs/dev/vhost-net
mount --bind /dev/vhost-net /var/lib/lxc/<容器名>/rootfs/dev/vhost-net

(还需要 cgroup 放行,否则容器里访问会得到 Operation not permitted。)

永久配置

编辑 /var/lib/lxc/<容器名>/config(或 ~/.local/share/lxc/...):

# cgroup v1
lxc.cgroup.devices.allow = c 10:238 rwm

# cgroup v2
lxc.cgroup2.devices.allow = c 10:238 rwm

# 自动挂载设备节点
lxc.mount.entry = /dev/vhost-net dev/vhost-net none bind,create=file 0 0

然后重启容器。

解决宝塔安装 PG 失败的问题

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在宝塔面板安装 PostgreSQL 时遇到 pgsql_install.sh: 83: Syntax error: Bad fd number 错误，排查发现是我使用的系统 (Debian13) 默认的 /bin/sh 链接到了 dash（常见于 Ubuntu/Debian 系统），而安装脚本中使用了部分 dash 不支持的语法或重定向符号。

错误日志类似下面这样：

pgsql_install.sh: 83: Syntax error: Bad fd number

检索了一下，官方论坛在很早就出现了这个问题，但至今没有很好的解决，因此将解决方案在这里记录一下。

解决方法

可以通过将系统的默认 /bin/sh 临时或永久更改指向 bash 来解决该问题。

步骤 1：检查当前的 sh 指向

在终端执行以下命令：

ls -l /bin/sh

如果输出显示指向 dash（例如 /bin/sh -> dash），说明确实是这个原因。

步骤 2：将 sh 更改为 bash

执行下面命令将 /bin/sh 重新定向到 /bin/bash：

sudo mv /bin/sh /bin/sh.bk
sudo ln -s /bin/bash /bin/sh

步骤 3：重新在宝塔面板中安装

更改完成后，回到宝塔面板，重新卸载并再次尝试安装 PostgreSQL 插件及数据库。

上海之行，华为HC 大会

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未完待续。

在 DSH 手动启用 OpenCode Go DeepSeek v4.1 新模型

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最近在使用 DeepSeek Harness 时，对接 DeepSeek 官方模型，奈何消耗过高，一会儿就几块钱出去了，于是打算对接 opencode go 订阅，但是发现对接时 dsh 一方面没有 dsv4.1 模型，一方面是对接直接报错。

考虑到这个问题应该会很快被解决，但是由于需要立刻用上，就简单整理一下解决方案，出现同样的问题的朋友可以参考一下。

背景

DSH 不维护模型清单，opencode-go 的模型来自上游 @earendil-works/pi-ai 的静态目录。该目录滞后于 OpenCode 实际提供的模型，需要在 ~/.dsh/settings.yaml 手工补充。

但是直接加也不行，会有几个约束：

约束

不能往内置 opencode-go 路由里直接加模型。 单个 model 条目只接受 name/contextWindow/maxTokens/input/reasoningEfforts/compat，api 和 baseURL 是路由级字段。而 opencode-go 是混合协议路由（27 个模型分属 3 种 wire protocol），新模型无处继承 api，直接加会报：
```
model "xxx" needs an api; the installed catalog does not describe it
```
在路由级写 api 又会把全部 27 个模型强制成同一协议。解法是新开一条单协议路由。
OpenCode Go 自 2026-09-05 起要求 x-opencode-session 请求头，pi-ai 不发送该头，否则报 400 MissingSessionID。见 discussions#5495。

配置方法

编辑 ~/.dsh/settings.yaml：

注，这里面的随机串记得替换

llm-pi-ai:
  providers:
    opencode-go:
      apiKeyEnv: OPENCODE_GO_API_KEY
    opencode-go-v41:
      displayName: OpenCode Go (V4.1)
      apiKeyEnv: OPENCODE_GO_API_KEY
      api: openai-completions
      baseURL: https://opencode.ai/zen/go/v1
      headers:
        x-opencode-session: dsh-local-<随机串>
      models:
        - id: deepseek-v4.1-flash
          name: DeepSeek V4.1 Flash
          contextWindow: 1000000
          maxTokens: 384000
          input: [ text, image ]
          reasoningEfforts: { low: low, high: high, max: max }
          compat:
            supportsStore: false
            supportsDeveloperRole: false
            maxTokensField: max_tokens
            requiresReasoningContentOnAssistantMessages: true
            thinkingFormat: deepseek

agent-default-model:
  provider: opencode-go-v41
  model: deepseek-v4.1-flash
  reasoningEffort: high

注意：

路由必须放在 providers 字典下，键名即路由名，不要写错层级了。
两条路由共用同一个 apiKeyEnv，无需重复配置凭据。
改动下次请求生效，不必重启。

设定后在GUI 模型选择器中会出现 OpenCode Go (V4.1) 分组。

最后就可以正常调用了：

DeepSeek Harness with opencode go ds v4.1

关于 x-opencode-session 的说明

上面用的是静态值，所有会话共用一个 id。能解除 400，但服务端会认为所有对话是同一段，prompt 缓存会失效（该模型缓存读取 $0.003 vs 输入 $0.15，长对话差异明显）。

更好的替代：社区插件 dsh-opencode-session 复用 DSH 会话 id，每会话唯一且跨轮次稳定。

dsh plugin --profile web add dsh-opencode-session

装后删掉配置里的 headers 段。需完全重启 dsh。该插件会 patch 全局 fetch，安装前建议先审查源码。

官方修复进展见 discussions#5495；届时两种 workaround 都可退役。

解决 Linux Wayland 环境下 Joplin 使用 fcitx5 中文输入漏字问题

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在 Linux + Wayland 环境下使用 Joplin 时，如果配合 fcitx5 输入中文，可能会遇到输入漏字的问题。

下面这份配置可作为参考：

➜  Downloads cat /usr/share/applications/joplin-desktop.desktop
[Desktop Entry]
Name=Joplin
Comment=Joplin for Desktop
-Exec=/usr/bin/joplin-desktop --gtk-version=3 --ozone-platform=x11
+Exec=/usr/bin/joplin-desktop --gtk-version=3 --ozone-platform-hint=auto --enable-wayland-ime
Terminal=false
Icon=joplin-desktop
StartupWMClass=@joplin/app-desktop
Type=Application
Categories=Office;
MimeType=x-scheme-handler/joplin;
SingleMainWindow=true

使用 --ozone-platform=x11 可以解决 Joplin 全局菜单不显示的问题，但中文输入时可能会出现漏字。

改用 --ozone-platform-hint=auto --enable-wayland-ime 后，可以解决 fcitx5 中文输入漏字的问题；不过相应地，Joplin 全局菜单可能又无法正常显示。

实测二者不可两全，暂无找到很好的方法。建议先采用第一行配置，显示出来菜单做好配置后，改用第二行配置，确保后期中文输入体现。

输入漏字真的很恼火，如有两全解决方案欢迎讨论。

Refs

Joplin can not use fcitx ime when I use wayland

修复 Joplin on KDE 菜单栏显示问题

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在 KDE 桌面下默认使用全局菜单显示应用程序的菜单栏，但是唯独 Joplin 无法显示。

最后在这里找到了解决方案，下面简单记录：

sudo vim /usr/share/applications/joplin-desktop.desktop

--Exec=/usr/bin/joplin-desktop
++Exec=/usr/bin/joplin-desktop --gtk-version=3 --ozone-platform=x11

启动程序增加这两个参数即可解决。

Refs

我的博客即将同步至腾讯云开发者社区，邀请大家一同入驻：https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?invite_code=21yjpwt8mhhc0

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对月吟诗，煮雪烹茶

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专业的网络延迟波动检测工具 irtt

LXC 热载入设备文件

临时注入

永久配置

解决宝塔安装 PG 失败的问题

解决方法

上海之行，华为HC 大会

在 DSH 手动启用 OpenCode Go DeepSeek v4.1 新模型

背景

约束

配置方法

关于 x-opencode-session 的说明

解决 Linux Wayland 环境下 Joplin 使用 fcitx5 中文输入漏字问题

Refs

修复 Joplin on KDE 菜单栏显示问题

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