一股“端侧大模型”浪潮正在涌来。华为、高通等芯片巨头正探索将AI大模型植入端侧，让手机实现新一代物种进化。相比ChatGPT、Midjourney等AI应用依赖云端服务器提供服务，端侧大模型主打在本地实现智能化。它的优势在于能够更好地保护隐私，同时让手机能通过学习成为用户的私人智能助手，还不必担心云端服务器宕机等问题。不过，现有技术条件下，手机性能远不足以支撑大模型运行。业内主流的技术方案是，通过剪枝、量化、蒸馏来给大模型“瘦身”，在尽可能少地减损精度的前提下，降低它所需的资源和能耗。高通已经开始研发用于端侧大模型的芯片。这预示着，部署AI模型的手机终端正在向我们走来。手机厂商将大模型引向移动
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。本文介绍了可提升大语言模型的训练后量化表现的增强型SmoothQuant技术，说明了这项技术的用法，并证明了其在准确率方面的优势。此方法已整合至英特尔® NeuralCompressor[1]中。英特尔® NeuralCompressor是一个包含量化、剪枝（稀疏性）、蒸馏（知识提炼）和神经架构搜索等多种常用模型压缩技术的开源Python库。目前，诸如TensorFlow、英特尔® ExtensionforTensorFlow[2]、PyTorch、英特尔® ExtensionforPyTorch[3]、ONNXRun
我昨天通过Xcode上传了构建，它运行良好，但今天上传时构建完美上传，但10分钟后我收到一封来自苹果的电子邮件，说明了这一点。WhileprocessingyouriOSapp,---------------Build(1.0.22),errorsoccurredintheappthinningprocess,andyourappcouldn’tbethinned.Ifyourappcontainsbitcode,bitcodeprocessingmayhavefailed.Becauseoftheseerrors,thisbuildofyourappwillnotbeabletobe
我昨天通过Xcode上传了构建，它运行良好，但今天上传时构建完美上传，但10分钟后我收到一封来自苹果的电子邮件，说明了这一点。WhileprocessingyouriOSapp,---------------Build(1.0.22),errorsoccurredintheappthinningprocess,andyourappcouldn’tbethinned.Ifyourappcontainsbitcode,bitcodeprocessingmayhavefailed.Becauseoftheseerrors,thisbuildofyourappwillnotbeabletobe
处理项目中.git文件夹过大的问题出现原因：.git文件主要用来记录每次提交的变动，当我们在提交时包含大文件时，会被git记录下来，.git文件越来越大、越来越繁重。。。下面是解决方法步骤：一：将项目切换至master分支//gitcheckoutmaster二：删除存储的大文件方法（1）：#1.找出大文件的前5个gitverify-pack-v.git/objects/pack/pack-*.idx|sort-k3-g|tail-5#2.找出大文件的文件名gitrev-list--objects--all|grep8f10eff91bb6aa2de1f5d096ee2e1687b0eab00
作者简介Can，携程前端开发，目前从事小程序开发工作，对编译打包技术、小程序跨平台解决方案有浓厚兴趣。一、概述目前我们团队小程序是使用Taro跨端方案React框架进行开发，基于现有样式方案，在编译打包后会产生大量的样式代码冗余，在项目编译后的产物中占有较大比例。分析了编译后的样式代码后，我们发现冗余代码主要体现在两个方面：项目样式文件中大量使用了父子选择器作为作用域进行样式隔离，编译后出现类名大量重复冗余。如以下SCSS文件样式代码中，编译后 .box.item 重复冗余了三次。//编译前代码.box{.item{.item1{}.item2{}.item3{}.item4{}}}//编译后
电脑c盘清理、电脑清理、电脑C盘成功瘦身15G左右不管是我们的电脑还是手机，用的越久存的东西就越多，装的软件多了以后，电脑垃圾就也会多，从而导致电脑磁盘空间不足，c盘直接爆满，如何清理电脑垃圾让电脑流畅是非常有必要的，本文给大家带来了几种清理电脑垃圾的方法，大家赶快来看看吧。常规清理（1）缓存清理1、Win10自带了缓存清理功能，我们单机桌面左下角开始键，点击小齿轮进入设置2、在设置中输入“存储设置”查找并打开。3、接着选择“配置存储感知或立即运行”。4、选择“立即清理”就可以清理缓存了，还可以自己设置定期清理时间。（2）重建搜索索引1、在window设置中(点击左下角“小齿轮进入，具体操作看
自己在做公司小项目的时候，发现文件node.modules文件夹占用很多内存，去网上搜索了一些解决办法，结合自己的实践，把这个方法再次更新整合一下1.找到你所在的项目，打开控制台（VScode按Ctrl+~）2.在控制台按步骤执行以下命令3.注意：操作前先备份！操作前先备份！操作前先备份！npminstallrimraf-g //安装rimraf工具，初次使用只需安装一次即可，已安装则跳过此步rimrafnode_modules //使用rimraf工具删除node_modules文件夹npmcachevertify //清除缓存（如果这个指令不行用另一个指令npmcacheclean--f
以下内容为本人的学习笔记，如需要转载，请声明原文链接微信公众号「ENG八戒」https://mp.weixin.qq.com/s/lJ8vj-FszEoplMVcmT0I0w在Linux系统下开发软件，输出的可执行文件可大可小，运行环境如果是在服务器那么可能资源比较充足，但如果是在嵌入式环境，那么存储资源是寸土必争的。所以会有对可执行文件进行瘦身的需求，比如使用指令strip。关于strip的操作，有人戏称是“脱衣服”，我这里的描述不会这么赤裸裸，改成“瘦身”。在man手册里，strip的说明是：discardsymbolsfromobjectfiles意思就是把文件内的符号信息移除，这样文件
随着业务的发展及版本迭代，客户端工程中不断增加新的业务逻辑、引入新的资源，随之而来的问题就是安装包体积变大，前期各个业务模块通过无用资源删减、大图压缩或转上云、AB实验业务逻辑下线或其他手段在降低包体积上取得了一定的成果。在瘦身的过程中我们关注到了R文件瘦身的概念，目前京东APP是支持插件化的，有业务插件工程、宿主工程，对业务插件包文件进行分析，发现除了常规的资源及代码外，R类文件大概占包体积的3%~5%左右，对宿主工程包文件进行分析，R类文件占比也有3%左右。我们先后在对R类文件瘦身的可行性及业界开源项目进行调研后，探索出了一套适用于插件化工程的R文件瘦身技术方案。理论基础—R文件R文件也就
