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盛夏光年爱学习

上下文工程：构建高性能AI Agent的系统性架构设计随着大语言模型（LLM）上下文窗口从4K扩展到128K甚至1M tokens，我们面临的核心挑战已从"装不下"转变为"管不好"。当Agent在复杂任务中持续运行，信息不断累积形成上下文债务（Context Debt），系统性能并非线性下降，而是在某个临界点突然崩溃。

CANN ops-nn 算子解读：AIGC 批量生成中的 Batch 处理与并行算子本文基于 CANN ops-nn 仓库的批量处理能力，解析其在 AIGC 批量图像生成中的应用。“帮我生成 10 张不同风格的 Logo 设计”、“我需要 100 张产品展示图”——在商业应用中，AIGC 往往需要批量生成内容。

【MLLM】nano-banana绘图相关prompt示例：帮我生成一个8页的连环画，给5岁半的小朋友讲故事用，用中英文标出简短对话，主角是疯狂动物城的两个主角是兔子朱迪・霍普斯 (Judy Hopps) 和狐狸尼克・王尔德 (Nick Wilde)的故事，需要多角度展现主角，保持主角的一致性

永远都不秃头的程序员(互关)

基于CANN的ops-signal仓库实现AIGC音频生成中的动态窗函数融合优化——从STFT预处理到端到端低延迟合成在当前AIGC技术快速渗透语音合成、音乐生成与声音设计领域的背景下，频域信号处理已成为构建高质量音频模型的核心环节。短时傅里叶变换（STFT）作为连接时域与频域的桥梁，被广泛应用于Tacotron、DiffSinger等声学模型中。然而，传统实现中窗函数加载、分帧拼接与频谱计算常被拆分为多个独立操作，带来显著的Kernel启动开销与显存访问延迟。本文将以CANN开源生态中尚未被充分关注但极具工程价值的 ops-signal 仓库为切入点，深入剖析其底层信号处理机制，并结合高采样率语音合成任务，实战构建一个

是枚小菜鸡儿吖

从 0 到 1 生成自定义算子：CANN + AIGC 的自动化工作流用大模型驱动昇腾算子开发：输入数学公式，输出高性能 CCE Kernel在昇腾 AI 开发中，90% 的创新模型都会遇到标准算子库无法覆盖的场景：

种时光的人

CANN生态场景化部署：cann-deployer实现AIGC大模型一键落地在AIGC大模型产业化落地进程中，场景化部署是连接技术与实际应用的关键环节。不同产业场景（如智能办公、数字文创、行业咨询）对大模型部署的需求差异较大，开发者常常面临部署场景适配难、流程繁琐、多环境兼容差、落地周期长等痛点，导致大模型技术难以快速转化为实际应用价值。依托华为昇腾CANN开源仓库（CANN组织链接：https://atomgit.com/cann）的生态优势，cann-deployer仓库（解读仓库链接：https://atomgit.com/cann/cann-deployer）应运而生，专

【3D AICG 系列-6】OmniPart 训练流程梳理本文档详细解析 OmniPart 的训练代码逻辑，包括数据处理流程、模型架构、训练循环和关键设计点。OmniPart 是一个基于 Flow Matching 的 part-aware 3D 生成模型，其训练流程如下：

CANN仓库中的AIGC能效-性能协同优化：昇腾AI软件栈如何实现“既要又要还要”的工程奇迹2026年，人工智能生成内容（AIGC）正面临前所未有的三重约束：用户要求更低延迟（性能），企业追求更低成本（能效），社会呼吁更小碳足迹（可持续）。这构成了典型的“不可能三角”——提升性能往往增加功耗，降低能耗常牺牲速度，而兼顾两者又可能抬高复杂度。然而，在华为CANN（Compute Architecture for Neural Networks）开源仓库中，工程师们正以系统级协同设计，不断逼近这一三角的帕累托最优前沿。

敲键盘的生活

MoneyPrinter重构之一：用nicegui调用大模型生成视频文案刚开头，不知道大家对大模型熟不熟，所以重构第一步就是实现一个“用大模型帮我们生成一个视频文案的功能”。

那个村的李富贵

光影魔术师：CANN加速实时图像风格迁移，让每张照片秒变大师画作在数字艺术创作爆发的今天，图像风格迁移技术让普通人也能轻松创作出具有艺术大师风格的作品。然而，传统的风格迁移算法如Neural Style Transfer虽然效果惊艳，但其缓慢的推理速度（数秒到数十秒）严重制约了实时交互体验。本文将展示如何利用华为CANN仓库，将图像风格迁移的推理速度提升10倍以上，实现真正的实时艺术滤镜效果。 cann组织链接 ops-nn仓库链接

16个AI两周手搓编译器：Claude Opus 4.6 正在改写代码规则甚至不需要我多说什么，Anthropic 这次扔出来的“深水炸弹”——Claude Opus 4.6，光是这一个案例就足以让整个技术圈炸锅：

心疼你的一切

昇腾CANN实战落地：从智慧城市到AIGC，解锁五大行业AI应用的算力密码昇腾CANN（Compute Architecture for Neural Networks）并非停留在技术文档中的抽象框架，而是已经深度渗透到智慧城市、医疗、工业、AIGC等核心领域的“算力引擎”。它通过屏蔽底层硬件复杂度、优化AI算子性能、适配大模型场景，成为国产化AI应用落地的核心支撑。本文将聚焦CANN在四大典型行业的真实落地案例，拆解其技术实现路径与业务价值，让你直观看到CANN如何将“芯片算力”转化为“业务成果”。 cann组织链接 ops-nn仓库链接

种时光的人

CANN仓库核心解读：catlass夯实AIGC大模型矩阵计算的算力基石在AIGC大模型规模化发展的浪潮中，矩阵计算作为贯穿模型训练与推理全流程的核心运算，直接决定了大模型的计算效率与性能上限。无论是大语言模型Transformer架构中的QKV投影、Attention计算，还是多模态模型的特征融合、参数更新，本质上都是海量高维矩阵的乘法、转置、融合运算。华为昇腾CANN开源仓库（CANN组织链接：https://atomgit.com/cann）作为全栈AI算力支撑平台，专为AIGC大模型矩阵计算优化打造了catlass仓库（解读仓库链接：https://atomgit.c

哈哈你是真的厉害

当 Triton 遇上 Ascend：深度解析 GE Backend 如何打通 NPU 推理“最后一公里”目录一、什么是 GE Backend？—— 架构中的“翻译官”二、版本高光：v2.3.0 带来了什么？

那个村的李富贵

CANN加速下的AIGC“即时翻译”：AI语音克隆与实时变声实战摘要：本文以华为CANN（Compute Architecture for Neural Networks）仓库的实时推理优化能力为背景，聚焦AIGC领域极具应用价值的语音克隆与实时变声场景。通过一个完整的实时语音处理系统实现，深度解析CANN如何通过算子编译优化、内存零拷贝、流水线并行等技术，将AI语音模型的推理延迟从秒级压缩至毫秒级，实现“说话即变声”的沉浸式体验。文章包含完整的系统架构、核心代码解析及性能对比数据，为AIGC实时应用开发者提供实用技术参考。 cann组织链接 ops-nn仓库链接

不仅是 FlashAttention：揭秘 CANN ops-transformer 如何重构大模型推理目录前言一、击穿“长序列”瓶颈：FlashAttention 的原生进化二、驾驭“稀疏计算”：MoE 的完整工具链

未来可期叶

CANN图编译基础——AIGC模型计算图优化的核心逻辑cann组织链接：https://atomgit.com/cann ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn

种时光的人

CANN仓库核心解读：ascend-transformer-boost解锁AIGC大模型加速新范式在AIGC大模型向千亿、万亿参数量迭代的过程中，Transformer架构已成为绝对核心——无论是大语言模型、多模态模型，还是生成式语音、视频模型，其核心计算逻辑都围绕Transformer架构展开。但随着模型参数量激增，Transformer架构的计算复杂度呈指数级上升，尤其是Attention机制中的矩阵运算，成为制约大模型训练与推理效率的核心瓶颈。华为昇腾CANN开源仓库（CANN组织链接：https://atomgit.com/cann）作为全栈AI算力支撑平台，专为AIGC大模型Transfor

AIGC 的“隐形引擎”：深度拆解 CANN ops-math 通用数学库的架构与野心目录前言一、定位：CANN 算子版图中的“地基”二、核心功能深读：AIGC 时代的三大支柱1. Math 模块：潜空间（Latent Space）的导航员

种时光的人

CANN仓库核心解读：asnumpy打通AIGC大模型NPU原生计算与数据交互的核心通道在AIGC大模型的开发与部署全流程中，数据交互与计算协同是容易被忽视却至关重要的核心环节——大模型的训练需要将海量数据从CPU内存传入昇腾NPU进行并行计算，推理过程中需要将NPU的计算结果回传至CPU进行后处理，而数据格式的不兼容、数据传输的低效性，往往会成为制约大模型整体性能的“隐形瓶颈”。华为昇腾CANN开源仓库（CANN组织链接：https://atomgit.com/cann）作为全栈AI算力支撑平台，专为AIGC大模型NPU原生计算与数据交互打造了asnumpy仓库（解读仓库链接：https: