【AI驱动】 CoT思维链让模型把推理步骤显式写出，提升复杂问题准确率；CoD草稿链把草稿留在内部缓存，并行试多条思路后跳步输出，既保深度又提速90%，二者互补成为大模型高效思考双引擎。

【AI驱动】 思维链是模型显式输出逐步推理，草稿链则把草稿隐藏于内部缓存，先并行试多条思路再跳步输出，兼顾速度与深度，让长逻辑在1秒内完成，成本降90%，成为大模型高效思考的新范式。

【AI驱动】 一、引言：AI推理的重要性与面试考点 在AI项目开发中，推理（Inference）环节是模型从“训练成果”到“实际价值”转化的核心。面试官通常会考察候选人在以下方面的理解与实践能力： 模型部署流程：如何将本地训练好的模型打包成服务化接口？...

【AI驱动】 本文深度解析“AI在线推理和离线推理”的本质差异，帮助你在系统设计与技术选型时做出最佳决策。全文从定义出发，细化架构、性能、成本与可扩展性对比，最后提供混合推理与边缘协同的落地建议，并展望未来技术趋势。 一、概念与场景对比 在线推理（Rea...

【日积月累】 本文介绍了如何通过 Kubernetes Gateway API 推理扩展优化 AI 工作负载路由。传统的负载均衡策略难以处理 AI 推理请求，导致 GPU 使用率低和延迟增加。Gateway API 推理扩展引入了 InferenceModel 和 InferencePool 两个 CRD，以实现推理感知的路由决策，从而提高资源利用率和性能。通过智能流量管理，确保请求分配到最佳的 GPU 实例，实现更高效的 AI 模型服务。