《PyTorch 携手 Unity：基于云原生架构化解 AI 游戏系统显存危机》
本文聚焦云原生架构下AI驱动型游戏智能体系统的开发实践，详述遭遇的间歇性显存耗尽危机。该问题如隐匿幽灵，致系统不稳、用户体验骤降。为破局，跨领域精英组建攻坚小组，经日志审计、性能剖析及模拟重现，锁定AI推理临时数据管理不善与引擎资源加载失衡为根源。通过强化数据管理、优化资源策略、完善架构规划等举措，成功化解危机。此次经历揭示了隐性依赖、边界条件测试及跨学科思维的重要性，为同类系统开发提供了宝贵的经验借鉴。
论文阅读——Agile-Quant：面向大语言模型边缘端更快推理的激活引导量化框架
Agile-Quant是一种针对大语言模型（LLMs）在边缘设备上高效推理的激活引导量化框架。它通过分析激活特性，提出了一种结合激活引导量化与token剪枝的优化策略，有效缓解了激活量化中的异常值问题，并提升了模型在边缘设备上的推理速度。该方法在LLaMA、OPT和BLOOM等主流LLMs上验证，实现了高达2.5倍的实际加速，同时保持了优异的模型性能。
MINUN: 微控制器上的精确机器学习推理——论文阅读
MINUN是一个专为微控制器设计的高效机器学习推理框架，能精确解决TinyML中的三大挑战：数字表示参数化、位宽分配优化和内存碎片管理。它支持如Arduino和STM32等低功耗设备，显著减少内存占用，同时保持模型精度。