显存

企业做 AI 预算时，最容易低估的并不是显卡或订阅单价，而是“持续占用”带来的总账：本地设备要摊销，云端资源按运行时间累积，SaaS 则会随账号数、用量或功能层级增长。先把成本口径统一，才能避免采购后...

在最近的研究中，多个团队对 Transformer 的核心模块——如注意力投影、位置编码、层归一化等——进行了重新评估，试图在保持模型表达能力的同时降低训练和推理成本。对于普通开发团队来说，阅读这些架...

把本地模型调成“懂行的助手”，关键不在于把参数改得越多越好，而在于把有限显存留给最能产生效果的部分。以 Muse Glimmer 这类约 300 亿参数的本地模型为例，24G 显存足以承担一定范围内的...