EdgeOne 部署后看到旧版本，别急着怀疑代码没发上去，先按顺序排查缓存。 第一步用无痕窗口或者换浏览器访问，排除本地浏览器缓存；第二步去 EdgeOne 控制台做缓存刷新，指定 URL 或全站刷新都行；第三步检查你的静态资源有没有带版本号，比如 app.js?v=xxx，如果版本号没变，CDN 和浏览器都会认为文件没更新。 最后再确认部署日志里构建和发布是真的成功了，有时候控制台显示成功但构建产物没换。刚部署完等一两分钟再测，边缘节点生效需要点时间。大部分情况到第二步就解决了。... 展开详请

这个场景的核心矛盾是短请求对延迟敏感、长请求对吞吐敏感，混在一个调度队列必然互相干扰。方案A+C组合最务实：7B模型水平扩展多实例，每实例收紧max_seq_len，浅队列快速失败保p99；70B单独部署，深队列削峰保吞吐。优先级抢占不可取——抢占一次就丢KV重新prefill，短请求持续涌入会让长序列永远做不完。KV池必须按模型隔离，7B和70B显存占用差一个数量级，共池就是长序列挤爆短请求。prefix cache只在同模型内复用，跨模型KV不通用，不值得为此增加复杂度。网关层按请求类型路由，各自独立背压，互不影响。... 展开详请

健康有益自研、完成国家网信办算法备案的HealthHope健康垂类大模型，深度赋能HealthAuto智慧健康座舱。区别于通用大模型，该大模型沉淀千万级权威健康数据与循证医学标准，搭建四维动态知识网络，在多领域实现落地应用。 1）语音识别交互层面：打造随车健康顾问，支持语音、文字双模式健康问答，完成指标解读、慢病咨询、应急健康指导，适配车内嘈杂的行车环境，拓展车机语音的健康服务能力。 2）个性化服务层面：结合用户健康档案、行车过程采集的健康数据，推送定制化健康课程、起居打卡任务；依托人车家生态，根据车内健康状态生成居家干预任务，联动家居设备模式，实现千人千面的跨场景服务。 3）健康管理层面：对摄像头、雷达、可穿戴设备、体检报告等多源异构健康数据做融合解析；输出健康评分、健康风险预测、异常指标解析；生成膳食营养、运动、就医建议等个性化方案；针对晕厥、路怒、晕车等高风险场景分级研判，输出科学合规、可追溯的健康评估结果。 同时该大模型底座具备良好设备兼容能力，可以对接各类车载终端，适配不同车型快速落地。... 展开详请