模型蒸馏变小 模型蒸馏变小：如何用“知识压缩”让AI模型轻装上阵，性能不减？目录导读引言：AI模型的“肥胖危机”为什么我们需要将大模型“变小”？从算力成本到部署困境，揭示蒸馏技术的必然性，什么是模型蒸馏？用“师徒传... wen 2026-07-02 27
推测性拒绝采样 推测性拒绝采样（Speculative Rejection Sampling）是一种用于加速大型语言模型（LLM）推理的技术，属于推测性解码（Speculative Decoding） 框架的一部分，... wen 2026-07-02 25
量化INT8/FP4 这是一个关于AI模型量化的专业问题，INT8和FP4是两种主流的低精度量化格式，用于减少模型大小、降低显存占用并加速推理（尤其是在边缘设备或GPU上），为了让你快速理解并应用，我将从核心概念、优缺点对... wen 2026-07-02 25
GPTQ量化损失 GPTQ量化损失深度解析：原理、影响与优化策略目录导读什么是GPTQ量化损失？ ——定义与核心问题量化损失的主要来源 ——精度下降、噪声放大与异常值对模型性能的实际影响 ——从困惑度到下游任务表现如何... wen 2026-07-02 31
SmoothQuant平滑 这里整理一份关于 SmoothQuant 的完整解读，这是一个在大型语言模型（LLM）量化领域非常经典且实用的技术，什么是 SmoothQuant？SmoothQuant 是一种 训练后量化（Post... wen 2026-07-02 27
AWQ自适应量化 AWQ（Adaptive Weight Quantization，自适应权重量化） 是一种专门为大语言模型（LLM） 设计的高性能权重量化方法，它由 Mitosis 团队（现于 Hugging Fac... wen 2026-07-02 33
剪枝稀疏化模型 “剪枝”和“稀疏化”是深度学习模型轻量化、加速推理并减少存储空间的两个核心技术，它们都旨在减少模型中的冗余参数,但具体实现方式和侧重点有所不同，下面我来详细拆解这两个概念以及它们的关系，核心概念区分模... wen 2026-07-02 29
LoRA合并权重 LoRA合并权重”，我理解你大概率想问的是如何将LoRA权重合并到基础模型（Base Model）中，或者如何手动合成多个LoRA的权重，这是一个在Stable Diffusion、LLM微调等领域非... wen 2026-07-02 29
模型修剪与微调 这是一个非常专业且前沿的深度学习领域问题，模型修剪和模型微调是两种不同目的的操作，但它们经常被组合使用（尤其是在“修剪后微调”的流程中），为了让你彻底理解，我从目的、原理、关系三个方面来拆解， 核心定... wen 2026-07-02 27
Darts可微搜索 Darts可微搜索：神经网络架构搜索的“微分革命”——原理、实战与深度问答目录导读Darts可微搜索的诞生背景从手工调参到NAS的进化痛点为什么“可微”是颠覆性突破？核心技术原理：将架构搜索“平滑化”... wen 2026-07-02 31
