SpQR: 稀疏量化表示实现大语言模型近无损压缩——论文阅读
SpQR是一种创新的稀疏量化方法，通过识别并高精度存储导致大量化误差的异常权重，将其他权重压缩至3-4比特，实现大语言模型的近无损压缩。该方法在LLM压缩中首次跨模型规模达到接近16位精度的性能，压缩后模型平均误差低于1%。实验表明，SpQR在推理速度与压缩率上优于现有技术，使高质量大模型可在消费级设备高效运行。
使用 MSE 流量防护轻松面对运行态流量不确定风险的最佳实践
本文深入分析了系统架构中因流量变化带来的稳定性风险，探讨了流量不确定性的两大根源及四种典型场景，并结合阿里云微服务引擎 MSE 的实际功能，演示了如何通过限流、熔断、热点防护和并发隔离等手段有效应对突发流量和依赖服务异常等问题。最后，文章提出了流量防护的最佳实践，强调“事前评估配置，事中观察调整，事后回溯优化”的全流程防护策略，为保障系统稳定性提供了全面解决方案。
粒子群算法模型深度解析与实战应用
蒋星熠Jaxonic是一位深耕智能优化算法领域多年的技术探索者，专注于粒子群优化（PSO）算法的研究与应用。他深入剖析了PSO的数学模型、核心公式及实现方法，并通过大量实践验证了其在神经网络优化、工程设计等复杂问题上的卓越性能。本文全面展示了PSO的理论基础、改进策略与前沿发展方向，为读者提供了一份详尽的技术指南。
模型量化技术简要详解
模型量化技术通过将高精度浮点数转换为低精度整数，在保持模型性能的同时显著提升计算效率并降低内存占用。其核心在于权衡精度与效率，广泛应用于大模型部署，尤其在边缘设备和移动平台中发挥重要作用。