模型推理

用同一静态场景的多张真实照片重建点云并检查相机与尺度，附时间、内容及输出验收。

找出已有视频中的切镜头位置并人工校正时间表，附时间、内容及输出验收。

为自有网格生成骨骼与蒙皮并用关节姿势验证变形，附输出核对与失败边界。

从短动作描述生成骨架序列，核对动作方向、脚滑与根位移，保留生成与测量边界。

从授权手部图片获得手势类别，检查手部检测、置信与拒识，明确模型或服务的适用边界。

Depth Anything V2 可以从一张照片预测相对深度。生成深度可视化并区分相对排序与米制距离。

Token 概率是模型在给定上下文里选择下一个词表项的分布。从一组logits计算候选Token概率，区分采样概率与回答正确率。

MLA 压缩的是推理时需要反复读取的键值表示。核对MLA压缩对象与缓存维度，不把论文比例当本机性能。

用同一 CPU 小图比较关闭与基础图优化，核对节点减少、三个批次输出及保存副本，再记录五轮固定输入耗时，说明波动和跨硬件限制。

按再训练、本机应用联调、ORT 交付和直接聊天四种情境，选择 PyTorch、ONNX Runtime 与 FastAPI 的组合，核对格式、后端和接口责任。