是什么导致了上瘾？

最新推荐文章于 2025-04-15 14:01:15 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/yuanquanxi/p/10252167.html

对照试验：

一只老鼠位于孤独的牢笼，它会倾向于饮用药物水；
一群老鼠一起构建乐园，普通水比药物水被更快消耗；

视频提供的视角是：人际之间的联系Connection可以弱化药物上瘾Addition。

参考

Addition

转载于:https://www.cnblogs.com/yuanquanxi/p/10252167.html

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为什么你对手机如此上瘾？

a13631799010的博客

08-10

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是什么原因导致自我破坏行为？（你如何停止？

南北极之间

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1020

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⭐️交互式是什么？

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08-17

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交互式技术指的是允许用户与计算机系统或数字产品进行双向交流的工具和方法。输入设备：如键盘、鼠标、触摸屏和语音识别系统，它们允许用户向系统输入指令或数据。输出界面：如显示器、扬声器和可触觉反馈的设备，它们向用户提供视觉、听觉或触觉的反馈。处理逻辑：系统内部的软件逻辑，负责解释用户的输入，并生成相应的响应。用户反馈：系统对用户操作的响应，包括即时反馈和延时反馈，以确认用户的操作或提供信息。交互模式：定义了用户与系统交互的方式，如直接操作、命令行界面或图形用户界面。可访问性。

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04-15

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794

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W8A8是什么意思

07-31

### W8A8 在大模型量化中的含义在大模型量化中，W8A8 是一种常见的量化配置，代表 **权重（Weights）使用 8 位整数（INT8）进行量化，激活值（Activations）也使用 8 位整数（INT8）进行量化**。这种量化方式通常用于在保持模型推理精度的同时，显著减少计算资源和内存占用。量化的基本目标是将高精度的浮点数（如 FP32）转换为低精度的表示形式（如 INT8），从而降低模型的存储需求和计算复杂度。W8A8 量化方案在这一过程中起到了关键作用，特别是在大模型的推理阶段。通过使用 INT8 表示权重和激活值，可以显著提升推理速度并降低能耗，同时保持模型的预测精度[^1]。 ### 应用场景 W8A8 量化方案广泛应用于以下场景： - **边缘设备部署**：在资源受限的设备（如消费级显卡、移动设备）上部署大模型时，W8A8 有助于减少内存占用和计算需求，使得模型能够在低功耗环境下高效运行[^3]。 - **推理加速**：由于 INT8 计算在现代硬件（如 GPU 和 NPU）上支持更高效的并行计算，W8A8 量化可以显著提升推理速度，满足实时应用的需求[^2]。 - **模型压缩**：通过减少权重和激活值的精度，W8A8 量化能够显著降低模型大小，从而减少存储和传输成本，这对于大规模模型的部署尤为重要。 ### 与 W4A16 的对比 W4A16 是另一种常见的量化配置，其中权重使用 4 位整数（INT4），而激活值使用 16 位浮点数（FP16）。相比 W8A8，W4A16 可以进一步压缩模型大小，但代价是激活值仍然需要较高的精度，导致内存和计算资源消耗相对较高。因此，W8A8 更适合在计算资源受限但对精度要求较高的场景中使用，而 W4A16 更适合对模型大小要求极为严格的场景[^1]。 ### 示例代码以下是一个使用 PyTorch 实现 W8A8 量化的简单示例： ```python import torch import torch.nn as nn from torch.quantization import QuantStub, DeQuantStub # 定义一个简单的神经网络模型 class SimpleModel(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleModel, self).__init__() self.quant = QuantStub() self.dequant = DeQuantStub() self.linear = nn.Linear(10, 1) def forward(self, x): x = self.quant(x) x = self.linear(x) x = self.dequant(x) return x # 创建模型实例 model = SimpleModel() # 配置量化策略 model.qconfig = torch.quantization.default_qconfig torch.quantization.prepare(model, inplace=True) torch.quantization.convert(model, inplace=True) # 输入数据 input_data = torch.randn(1, 10) # 推理 output = model(input_data) print(output) ``` ###