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在人工智能领域，大模型参数量呈现指数级增长的趋势已引发严峻的工程挑战。以GPT-3为代表的千亿参数模型，其存储需求超过800GB，推理时延高达数秒级，这对实际业务部署构成了根本性障碍。在众多模型压缩技术中，Pruning（剪枝）与Quantization（量化）已成为工业界应用最广泛的两大主流方案。

在数字经济高速发展的今天，数据要素的价值释放面临两大核心矛盾：一方面，个人隐私数据频繁遭遇非法采集与滥用，据2023年网络安全报告显示，全球数据泄露事件造成的经济损失已突破千亿美元；另一方面，AI模型训练陷入"数据孤岛"困境，企业间数据壁垒导致模型性能提升遭遇瓶颈。这种双重矛盾催生出对新型技术架构的

在直播电商与虚拟社交的双重浪潮推动下，数字人直播正以惊人的速度重构内容生产模式。这个看似简单的虚拟形象背后，隐藏着AIGC技术栈的深度整合与创新突破。本文将从技术架构、实时交互、多模态融合三个维度，拆解数字人直播的核心技术实现方案。 一、数字人直播技术架构的三大支柱 1....

在人工智能领域，大模型推理效率已成为制约技术落地的关键瓶颈。面对动辄千亿参数的模型，传统优化方法已难以满足实时性需求。本文从工程实践角度出发，深入剖析五项具有突破性意义的优化技术，并提供可落地的完整解决方案。 一、量化技术的深度实践 ...