大模型推理优化：让AI应用飞入寻常百姓家

大模型推理优化是当前AI工程化落地的关键课题。随着模型参数规模从十亿级迈向万亿级，如何在有限的计算资源上实现高效推理，直接关系到AI应用的普及程度。

模型量化、知识蒸馏、稀疏化、投机解码等技术正在成为推理优化的主流方向。通过这些技术，大模型的推理延迟可以降低数倍甚至数十倍，同时保持较高的输出质量。

在端侧部署方面，手机、PC等消费电子设备正在逐步具备运行十亿级参数大模型的能力，这将为用户带来更加智能和个性化的使用体验。