用4-bit量化（GGUF/AWQ）把70B权重压到约40GB，再用llama.cpp将部分层卸载到内存，或双24GB显卡并行，并量化KV Cache。
异构计算通过统一内存地址空间和任务调度器协调CPU-GPU协作：CPU负责控制流和串行逻辑，GPU处理数据并行计算；运行时系统管理数据传输和同步，利用DMA减少拷贝开销，通过OpenCL、CUDA等编程模型实现kernel调度和设备资源分配。
用4-bit量化（GGUF/AWQ）把70B权重压到约40GB，再用llama.cpp将部分层卸载到内存，或双24GB显卡并行，并量化KV Cache。
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2.8与2.0同屏对照，洞察差异。
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2.8/2.0双模并行
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取决于场景：闭源模型（GPT-4、Claude）能力强但成本高且数据出境受限；国产开源模型（Qwen、DeepSeek）可私有化部署、数据可控、成本可预测，适合对安全合规要求高的企业，但需自建运维能力，建议根据数据敏感度、预算和技术栈选型。
LLaVA通过CLIP视觉编码器加投影层接入LLM，经指令微调后在图像描述、视觉问答和通用对话上表现良好，成本低、易复现；但在OCR细粒度识别、复杂推理、多图理解及幻觉控制上仍弱于GPT-4V等闭源模型。
有，需多层协同：算法侧用MoE稀疏激活、量化、剪枝与FlashAttention降低算力，硬件侧用专用芯片与液冷，能源侧采用绿电并调度低碳时段训练。
Whisper large-v3在英文LibriSpeech上WER约2%-3%，多语种整体稳健；但低资源语言、强噪声、口音及专有名词仍易出错，长音频偶发幻觉，需配合VAD与热词后处理。
联邦学习通过“数据不动模型动”的方式，让各方仅上传本地梯度或模型参数，原始数据不出域；再结合安全聚合、同态加密、差分隐私噪声与可信执行环境，降低梯度反演和成员推断风险，但仍需权衡隐私预算与模型精度。
强化学习用于对齐与能力提升:RLHF/DPO让模型贴合人类偏好,PPO/GRPO结合可验证奖励强化推理能力,同时需防范奖励投机与KL漂移。