Ultimate Guide to Quantizing AI Large Language Models: From FP32 to INT4, How to Make Large Models Perform at Full Speed on Consumer Devices?(AI 大语言模型量化终极指南:从 FP32 到 INT4,如何让大模型在消费级设备部署应用及选型?)

Ultimate Guide to Quantizing AI Large Language Models: From FP32 to INT4, How to Make Large Models Perform at Full Speed on Consumer Devices?(AI 大语言模型量化终极指南:从 FP32 到 INT4,如何让大模型在消费级设备部署应用及选型?)

——深度解析量化格式、尺寸差异与硬件适配策略(附 M3 Pro 实战指南)

个人常用办公终端设备型号:

  • Macbook Pro M3 (36G 内存定制款)

小结

  • 💡 Apple 用户闭眼选 BF16:M3 Pro 芯片的 BF16 性能碾压 FP16,18GB 内存可流畅运行 30B 级模型
  • ⚠️ INT4 是双刃剑:70B 模型塞进 36GB 内存的唯一方案,但精度损失高达 15%+
  • 🔮 未来属于 FP8:NVIDIA H100 已支持,苹果 M4 或成转折点
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基于 Golang 模拟实现一个简化的 DeepSeek AI 模型 GRPO 算法推理

基于 Golang 模拟实现一个简化的 DeepSeek AI 模型 GRPO 算法推理

模拟实现一个简化的 GRPO (Group Relative Policy Optimization) 推理模型。GRPO 是由 DeepSeek 提出的强化学习算法,用于训练大型语言模型

它的核心特点是不需要训练价值函数,而是通过从同一问题的多个输出中计算平均奖励来替代这一过程,显著减少了内存和计算资源的消耗 。

简化版 GRPO 推理模型:
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深度解析 PostgreSQL 引擎:设计原理、实现机制与性能优化

深度解析 PostgreSQL 引擎:设计原理、实现机制与性能优化

引言

“当你不能用简单的语言来描述一件事情时,说明你没弄懂它。” ————费曼

在当今数据驱动的时代,数据库系统作为企业核心基础设施的重要性不言而喻。PostgreSQL 作为世界上最先进的开源关系型数据库管理系统,凭借其卓越的稳定性、强大的功能集和优秀的性能表现,已经成为众多企业和开发者的首选。自 1986 年诞生以来,PostgreSQL 经历了近四十年的发展历程,从最初的”Ingres”项目演变为今天功能完备的企业级数据库解决方案。

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postgres 和 mysql 在语法的区别( PostgreSQL 16 vs MySQL 8.0+,兼容 2025 年现状)
Peter Thiel's methodology for going from zero to one(彼得·蒂尔从 0 到 1 的方法论(by 演讲))
Redis 原理解析以及入门实践技术选型以及解决方案指南

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Redis 概述

Redis 作为当今最流行的内存数据结构存储系统,凭借其卓越的性能和丰富的数据类型,已成为现代应用架构中不可或缺的组件。
本文将基于 Debian 12 环境从 Redis 的版本演进出发,完整部署流程,从单体到集群,从基础配置到高级应用,最后提供多语言客户端操作示例,帮助新手全面快速掌握 Redis 技术栈的基本使用,有个相对基础的思路。

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Golang CHANGELOG History(截至 2025.11.07 的完整变更日志 Changelog)
从 0 到 1:Python 系统性学习指南 - 从基础到完整 Web CRUD 应用(费曼学习法)
Ptyhon 代码风格以及编码规范指南

Ptyhon 代码风格以及编码规范指南

Python 编码规范指南

重要参考:Python PEP8标准

使用说明:本规范基于 Python 官方 PEP 8 指南和现代项目实践,旨在提供一致、可读的代码标准。在具体项目中,可根据团队需求适当调整,但应确保团队内部一致性。建议结合自动化工具实施规范,减少人工检查成本。

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Thoughts on Agent-based Enterprise Application Architecture.(Agent 企业级应用架构思考和挑战)

Thoughts on Agent-based Enterprise Application Architecture.(Agent 企业级应用架构思考和挑战)

“不确定性不是缺陷,而是新范式的特征,必须学会“回忆”,但同时也要学会“遗忘”。”

AI 时代,智能体本身的概率输出让软件走向不确定,或者说更个性。但这对企业级产品的准确率形成巨大挑战,怎么看待这种现状、机遇和商业风险?智能体和传统应用范式下在业务落地间角色和职能的划分和原则?

这是目前 AI 面临的核心问题,触及了 AI 原生时代企业软件架构、产品设计与组织协作的根本性变革和创业者的产品决策方向。

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