英伟达即将压缩AI模型的成本

英伟达Project Digits将压缩AI模型成本
最新推荐文章于 2025-11-27 14:26:48 发布
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#人工智能 #深度学习 #AI员工 #llama #transformer

在CES上，英伟达展示了一些有趣的新产品，其中最亮眼的是黄仁勋的新皮夹克。我的意思是，看看那件夹克：这是技术发布会还是时尚秀？

你不觉得惊艳吗？

说实话，我有点惊讶为什么更多人没有提到这个。这是黄仁勋迄今为止最棒的皮夹克。

当然，还有其他东西，比如全新的RTX 50系列。令人惊讶的是，大多数相关报道对它们的评价都很正面。我特别喜欢在Linus Tech Tips视频中的这条评论：

“因为就像有人指出的那样，50系列相较于40系列确实性价比更高，但如果跟30系列比就不行了。我觉得英伟达清楚新GPU的需求正在下降。”

在发布会上，他们展示了《赛博朋克》以240帧/秒的速度在8K分辨率下运行。说真的？8K？有人真的在8K分辨率下玩游戏吗？况且《赛博朋克》是2020年发布的，难道就没有更好的游戏来展示50系列的性能吗？

我不觉得会有很多人愿意购买这些新显卡，老款显卡已经足够用了，因此价格可能会下降。而且许多改进都体现在软件上，尤其是DLSS技术，而他们故意将其限制在新的50系列上。

但我看了评论，有一个值得注意的批评：显存最高仅16GB。哦，除了5090，如果你愿意花两千美元买一张显卡。但对于普通人来说，显存上限就是16GB。有人指出，这并不算多。

特别是在采用统一内存（GPU和CPU共享内存）的机器上，这种系统效率更高，因为内存浪费更少。在这样的系统中，我的M1 Air和Steam Deck都只有16GB统一内存。Steam Deck的内存规格和一张售价一千美元却没有电脑的GPU一样。这真是让人难过。

为什么在

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走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
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在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
信息检索13
2301_80828873的博客
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最近邻检索的方法，PQ，IVF,HNSW
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
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RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
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【LoRA（低秩适应）技术详解：原理、公式与实践】
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