yacine 把立体深度生成延迟压到肉眼难辨，瓶颈多在蠢错误
yacineMTB · x · 2026-08-27
yacineMTB 分享在实时立体深度生成（fast foundation stereo）上的优化实践：通过激进优化，延迟已低到自己肉眼几乎分辨不出。关键发现是大部分延迟来自各种低级的工程问题，而非推理本身（视频中的卡顿只是录屏软件干扰渲染）。下一步计划加入蚊子检测的事件触发。
所属事件:Yacine 实时立体深度系统：60fps 推流、推理仅 10ms(9 条相关)→
「Infra」频道最新
- 黄仁勋做客 BG2 播客:谈 AI 收入能否撑起 Capex 与 2027 瓶颈 — elonmusk · 2026-10-16
- Mistral 本地推理基建机架曝光:DGX Spark、Mac Studio 等混搭 — gregmushen · 2026-10-16
- 英伟达携手瑞典 Wallenberg，Launch 共享 AI 超算 Sferical One — nvidia · 2026-10-16
- 基础设施下一站:能自我进化、自我验证的自适应系统 — _shreya_s · 2026-10-16
- 小米 MiMo RL 训练曝光:30 步花掉 347 万美元 — bycloud · 2026-10-16
- Cerebras 用异构 prefill 池喂晶圆级引擎，解码速度与 batch 解耦 — ai · 2026-10-16