AI推理（AI Inference）是大模型创业者关注的核心问题，为了帮助大家梳理推理有关的前沿研究、实践和商业落地，我们邀请奇绩校友（硅基流动、清昴智能、共绩科技、RWKV、明之几何等）一起梳理了一篇AI推理前沿技术与商业实操相关的综述文章。
文章涵盖了从基础的解码策略到高端的模型架构、从硬件加速到商业化实操，旨在为该领域的前沿探索者提供全面的行业洞察和技术解读。文章内容主要包括：
AI推理前沿技术综述
当前学界和业界关注的五个主要解码策略：自回归、非自回归、Early Exiting、投机解码和级联推理。
AI推理中的技术策略：包括解码策略的创新、模型架构的优化，以及量化与模型压缩技术的最新进展。
工程化应用的实践：模型部署和优化平台的使用，如TensorRT和OpenVINO，为跨平台部署提供了强大支持。
硬件加速的突破：专用推理加速芯片和企业级AI平台的发展，以及它们在加速AI推理中发挥的具体作用。
对AI推理技术的未来发展趋势进行预测，包括推理调度与管理、异构推理、同构多卡推理等。
前沿商业化创新盘点
盘点大厂的推理系统（框架、引擎等）
盘点一些创业公司的推理产品和服务
一些推理需求方的反馈
奇绩校友创业实践分享
推理优化解决方案的产品形式有哪些，如何赢得市场青睐？
用户的需求痛点是什么？
未来的产品机会方向在哪里？
下面是部分文章截图：
由于推理技术的不断变化，前沿论文、技术实践和商业创新的资讯都处在快速变化中，我们会采用在线文档来呈现这些变化和观点的更新（公众号编辑器不支持更新），欢迎大家扫描下方二维码，添加我们的创业社区小助手，实时查看AI推理最新的内容，以及加入「AI推理创业者交流群」：
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