在深度学习大行其道的今天，我们习惯于将训练好的模型部署到各种终端。但你是否想过，这些看似“黑盒”的模型其实并不安全？攻击者可以通过模型反向攻击（Model Inversion ...

FP8 for lm_head：这是一个反直觉的结果。虽然通常认为量化能省显存，但在 Karpathy 的代码里，FP8 反而导致显存增加了 2GB，且训练速度仅提升 1%。考虑到实现的复杂度，投入产出比极低。

本文内容选自艾媒咨询发布的 《艾媒咨询 | 2025年中国病毒防治产业发展状况及重点企业大数据监测报告》 ，报告共67页，点击下方链接 可直达报告。点击这里即刻探索艾媒报告中心，更多行业报告解码商业趋势，助您精准决策！