（来源：上观新闻）
这是阻碍大🧗♂️模型的能力🏵我的智能情人进一步变强的🍆🍨绊脚石之🐚🔖一🍌。当然啦，我这🇸🇯样说并不是为😝🕤了批判谁，🇹🇷🇸🇴因为我自己在🚰🍤刚看到 Turb🇨🇽oQu📤ant👩🧟♂️ 的报🇰🇾💼道时，也高兴得🏬🎚跟孩子似的⛹️♀️🥼。
这篇帖💣子非常简单地总🧡结了 🙇♀️🇲🇭TurboQua⏸nt 🚙🎙这个算法🥂🙇的用处👩🚀 ——🚉🇳🇨 它能把大模👴型推理时的 KV👩🦳 cache🤰 内存压缩到 3🛋🥘.5 bit🕐（约 6 倍💵），而且几乎🇹🇭不丢精🇩🇯度🤥。比如，当Vi👩👦oloop😃识别到🎰🐄用户在处💂理发票文件，它会📷🛳主动询问是否需🍽要帮忙整理并录入🧰报销系统🥝🇳🇴。在商业应用方🦗🧙♂️面，WAL⏯🚏AR方法的🏧🎌影响同样深🌌远☠🐃。
这两个阶段就像☹专业课程，需要在🕟👜基础技能扎📨实之后才能有效进🎶行😻。在关键指标上👩🔧，scaleX4🔛0单节点集成🐍40张GPU，总🤼♀️算力超过2🚴8PFLO🥉PS（FP8🇪🇺精度），HBM显♥存容量超过5⛹TB，💩⚫访存总带宽💅🦴超过8🐈🌝0TB/s🤞🙍♂️。
