模型压缩^[6]

阿拉伯语AI长期受低资源困境制约，Hala模型家族通过FP8压缩、Slerp合并及“翻译-调优”技术管线，实现阿拉伯语指令遵循与翻译任务SOTA性能，为低资源语言AI提供可复制范式，推动政务、教育等场景落地。

vLLM作为开源推理引擎明星，凭借PagedAttention技术突破LLM推理效率瓶颈。近日核心开发者Woosuk Kwon携手Thinking Machines组建新团队，聚焦Blackwell GPU适配、分布式推理优化及万亿参数模型支持，加速开源生态建设，助力企业低成本部署大模型，推动AI应用落地“最后一公里”。

上海交大IPADS实验室开源MobiAgent移动端AI智能体工具链，含数据收集、训练、推理加速、自动评测四大模块，支持定制手机AI助手。7B参数模型性能超越GPT-5，AgentRR“肌肉记忆”技术提速2-3倍，端侧处理保障隐私，低功耗降30%-50%能耗，全流程工具链大幅降低开发门槛。

Unsloth作为新兴开源LLM微调框架，凭借内存优化技术与主流模型缺陷修复能力，重新定义本地化训练标准：在A100显卡上实现Llama-3 8B模型训练速度提升3.2倍、显存占用减少80%，且零精度损失。其通过OpenAI Triton内核重构计算模块，结合分层梯度检查点与4-bit量化技术，将Llama-3.1-8B微调显存需求从48GB降至12GB，使消费级RTX 4090也能胜任专业卡任务。团队深度参与开源生态，已修复Qwen3 128K上下文崩溃、Phi-3位置编码偏移等主流模型缺陷，相关补丁被llama.cpp、Microsoft等项目采纳。支持微调与RLHF一体化流程，广泛应用于法律科技（如LexNex合同分析）、电商客服（如ShopBot回复优化）等领域，经社区验证内存优化效果显著，有效降低中小团队AI个性化成本门槛。

大语言模型（LLM）推理在手机、智能家居等边缘设备中面临内存瓶颈，数据搬运导致延迟与能耗居高不下。2025年3月，日本九州大学与中科院计算所团队联合提出MVDRAM系统，通过算法与内存协议协同设计，让标准DDR4 DRAM无需硬件修改即可变身“计算型内存”，破解存算墙难题。 MVDRAM创新将输入向量映射至DRAM行、权重矩阵按列分布，利用DRAM物理特性实现内部并行乘累加，消除数据冗余搬运。实验显示，在2/4比特量化下，其GeMV计算延迟较CPU降低5.1-7.29倍，能效提升22.8-30.5倍；端侧LLM推理（如OPT-125M模型）吞吐量达传统方案1.31-2.18倍，2比特场景每秒可生成23.5个token。 该技术无需额外硬件成本，可直接赋能数十亿存量边缘设备，大幅降低端侧AI部署门槛，为DDR5/LPDDR5存算融合发展提供新路径，推动边缘智能高效落地。

微软开源的BitNet.cpp框架，基于创新1-bit量化技术，让普通CPU成为百亿大模型新引擎，彻底摆脱GPU依赖。该技术通过二进制权重压缩，减少约90%内存占用，精度仅降2.3%。实测显示，消费级CPU运行100B模型推理速度达28.6 tokens/秒，较传统GPU方案提升6.17倍，能耗降低82.2%，内存节省81.6%。框架支持Llama3、Falcon3等主流模型，可广泛应用于边缘计算、个人AI助手、企业降本等场景。其开源特性推动AI民主化，加速“硬件去依赖”趋势，显著降低大模型推理门槛。