推理加速

海外开发者圈子里，关于“要不要试试中国开源大模型”的讨论，已经从技术尝鲜变成了实打实的成本核算。Airbnb、Coinbase 这些名字出现在国产模型的采用名单里，本身就是一个信号：当性能差距缩小到个...

面向行业智能化的算力采购，难点从来不只是“选一台性能更高的服务器”。政务系统看重稳定与数据边界，医疗场景需要兼顾业务连续性和模型辅助能力，制造企业往往同时存在现场推理与中心训练需求，金融机构则更关注高...

随着Meta开源Muse Glimmer模型的发布，开源AI开发者迎来将大型模型部署到本地的全新机遇。Muse Glimmer作为30B参数的开源模型，采用Apache 2.0协议，专为本地常驻Age...

本文面向AI工程师，深入对比模型量化与蒸馏在推理加速中的原理、收益与代价，分析量化误差、蒸馏训练成本等关键权衡，并提供量化感知训练、蒸馏后量化等混合部署方案，帮助你在实际项目中做出合理选型并顺利落地。

说实话，这两年聊人工智能，大家张口闭口都是大模型、算力、参数规模，好像谁不提几个英文缩写就显得落伍了，但作为一个天天跟技术稿件打交道的编辑，我其实更关心另一件事，这些听起来高深莫测的东西，到底什么时候...