- 共享推理池,单模型 8 并发,超出按 0.03 元/千 token 计
- 可视化看板 3 个,保留 7 天原始指标
- 仅使用绿电时段调度,夜间自动降频 30%

拖拽式 DAG 编排,支持条件分支与人工审核节点,发布即生成版本快照,回滚 1 次点击完成。

四类语义色板统一映射状态,图表默认关闭动画,仅关键阈值跳变时闪一次高亮,避免长时间动效耗电。

WebXR 与原生 SDK 双通道,空间锚点误差 ≤ 2cm,渲染分辨率按设备动态下调以控制能耗。

自动批处理与 KV 缓存复用,P95 首帧 ≤ 68ms;过载时按优先级降级,保证核心链路不被拖垮。

每次调用留痕:输入摘要、模型版本、耗时、碳排估算。日志默认保留 180 天,支持按主体导出。

把可延迟训练任务排入绿电富余时段,实测把单位任务碳排压低约 28%,且不拖慢在线推理。
接入路口感知流,AI 平台在线生成信号配时建议,仿真到实投的偏差用可视化曲线对比。

ARVR技术把缺陷框直接投到工位视野,判定阈值随产线切换自动加载,减少人工复核轮次。

用历史负荷与气象特征训练短期预测模型,误差超出阈值时自动触发人工确认,避免盲目调度。

社区提交的模型卡片需附能耗与数据来源声明,通过评审后进入公共模型库,供他人复现。

该模式把批处理窗口从 20ms 放宽到 45ms,换回约 19% 的能耗下降;对实时性敏感的任务可在模型卡片中标记豁免,并记录豁免原因,季度审计时复核。建议先用 5% 流量灰度,观察 P95 延迟与能耗曲线两条线是否背离。
上线前连续采集 7 天单位任务能耗,取中位数作基线;任何调优都要与基线对比,波动超过 ±5% 先查数据口径而非改模型。避坑:用单次峰值代表整体,导致后续优化目标失真。
每次策略变更(批处理窗口、降级阈值)先放 5% 流量,同时盯 P95 延迟与能耗两条曲线;若延迟上升超过 15% 而能耗降幅不足 8%,立即回滚。避坑:只看总量平均值,掩盖长尾劣化。
状态色只保留正常 / 警告 / 错误 / 关键高亮,其余用明度层次区分;关键数字才用强调色,高饱和面积控制在整屏 10% 内。避坑:把霓虹色铺成整块背景,既刺眼又拉高长时浏览的视疲劳。
扫描线、glitch 只用于切换或异常提示,单次时长 ≤ 300ms;列表滚动区禁用持续动画,并给 prefers-reduced-motion 提供静态降级。避坑:为炫技给整页加常驻动效,耗电且干扰阅读。
按设备帧率预算设定渲染分辨率,帧率跌破 60fps 时逐级降采样(每级 -10%),空间锚点误差控制在 ≤ 2cm。避坑:为追求清晰度固定高分辨率,导致头显发热降频、体验反而更差。
每次调用记录模型版本、输入摘要、耗时与碳排估算,日志保留 180 天;对外发布的模型卡片必须声明训练数据来源与授权范围。避坑:只留结果不留过程,出问题无法定位也无法向用户交代。