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新たに発見されたガブリアスのすがた ━━━━━━━━ メガガブリアスＺ ━━━━━━━━ ✅じめんタイプが無くなり、ドラゴンタイプのエネルギーがパワーアップ⤴️ ✅巨大化した翼には大きな爪が並び、敵の体を荒々しく貫き、切り裂く💥 #ポケモンプレゼンツ# #PokemonLegendsZA# #メガ次元ラッシュ#

【イベントPV】 先生、新イベントのPVを公開します！ 普段忙しい給食部の皆さんが貰った、夢のような休日…。 せっかくだからと楽しむことにしたフウカさんと、自分磨きのためにカフェでウェイトレスをすることにしたジュリさん、それと巨大化したパンちゃん(？)。 非番のセナさんをも巻き込んで、いざ「ゲヘナの休日」がスタートです！ ▽高画質版はこちら ※動画は開発中の内容です #ブルアカ#

啊..我好難過啊.. 但是這是君王大人的命令.. 太久沒更推特 我回來了 欸嘿 發錯張照片重剖 #憧憬成為魔法少女# #奇苷特# #sister# #君主團# #修女# #巨大化# #魔法少女にあこがれて# #まほあこ# #gushingovermagicalgirls# #シスタギガント# 📷 @lnbtng4 Frontier Studio 實景攝影棚

２回目のグランピング👹🐸🐶📸 個人的に好きなのは謎の距離感のある３枚目です。笑 #最後の写真は# #巨大化した鬼さん# #まるでライトを取り付けてるよう#

我今年28岁，工作稳定闲来无聊在小红书上聊到了一个精神小妹，最后说五张睡一次 见面的时候带她去喝了奶茶，和我说19岁差了一个星期，最后还是没有忍住去开房了，怎么说呢和那些🐔不一样没有🐔味，也不会催促我，认认真真的洗澡、前戏如同女朋友一般的娇羞。 一开始👄的不熟练，后面慢慢调教，想着爱爱嘛又不仅仅发泄欲望也给她挑拨情绪上来了才进入的。过后她搂着脖子睡着了我看着她脸上还有几分的稚嫩，下午睡醒了洗了个澡，很自然的喊我过去帮她吹头发，她抱着我的腰 过后她说晚上要去露营地吃烧烤喊我一起去，她朋友们都是成双成对，她单着喊我装她男朋友，我犹豫了一下没什么事答应了和她一起，路上顺便给她买了一兜零食，她和我说她要去学化妆她朋友给她践行，提前定好场地了我们直接去 到了后一切都还好她朋友都是精神小伙精神小妹，饭桌上聊的都是我一个真二八经老老实实读书出来工作的社畜不理解的，但是我也没有歧视和看不起，毕竟人生的路都是自己的选择。大概聊的都是打架呀，恋爱分手了，换对象，进局子至于怎么进他们没说，他们看我插不上话后面带我摇骰子喝酒，也算玩在一起了 晚上我分别送完他们回去，她和我说不想回她出租屋，我也是明白了她想法又带她去开房了，她晚上絮絮叨叨和我聊了很多，聊她重组家庭在她18岁有了个弟弟，亲生父亲家里创业开酒店，后妈家境也不错，我都不明白了她这么有钱为啥兼职，她说我是她的第四个，我沉默了没有讲话，随后又讲了家里是要她听话才有钱，所以她宁愿出来混着，她父亲大概是觉得大号练废了直接断了她生活费 我沉默的是我不知道该怎么去表达，有空她就絮絮叨叨的在我旁边讲话，聊她的身世，第二天我带她吃完饭我转了她两个520和一个1314，她和我说想和我在一起以后不做了，我问她为啥？她说我对她很好，真的像男朋友一样照顾她，至少比她前男友对她好，她说再和我睡不会和我要钱了，我听完不知道该说什么。她说她她只有一个前任，18岁结婚有个孩子瞒着她和她在一起，一年多没有恋爱 第二天我和她告别，回家之后感觉到了巨大的落差感，一种戒断反应我一个28的中登好久没有恋爱的激情了，接触的都是相亲女生上来就车房彩礼工作，买个奶茶吃个饭都嫌弃，这种带给我的落差太大了 她生日那天又喊我去玩了，我去接她问她想玩什么礼物我带她去买，她领着我进了金店，我心里一沉但是依旧面不改色，她认认真真的去银饰那边选了一条祥云锁的项链168块。我说我以为你会选个黄金呢，她说她现在觉得自己不配得到 最后我还是没有去她全是精神小伙小妹的局，给她KTV喊了两打酒我就走了，晚上她喊我接她，暗示我开房，我还是把她送到她闺蜜家了。 生日过后的第二天，她忽然和我说了一个事，她要去陪一个客户，我心里升起来的就是一丝丝难受，感觉好像属于我的金丝雀飞走了，她认真的和我说我们保持这样关系，所以不可能和我借钱或者要钱，她只能再去一次，陪客户吃饭打台球睡觉三千。我说，好你去吧 第二天她喊我去找她，我说我不去了，她最后就说为了我改签浪费了五百，我转了1314给她她没有领，说月底回来找我。我现在就是清醒的感觉我是缺乏一个青春活力的对象，相亲的现实女生让我觉得厌倦了，花几千几万去高档饭店吃饭，和一群叽叽喳喳的精神小伙喝酒，分泌的多巴胺带来的快乐是一样的😁😁

# 模型缩小四倍还不翻车？不是压得够狠，是量得够准 先说结论：大多数人以为量化是把模型压小一点、省一点显存，压得越狠、省得越多，这个想法只对了一半。量化真正值钱的地方不是省显存，是省钱加变快，模型缩小两到四倍之后，小批次推理常常反而更快，因为瓶颈不在算力，在记忆体频宽，搬的位元组少了，每秒吐出的字元单位就多了。作者第一次把大模型推到真实使用者面前，七 B 模型用十六位元载入，光权重就吃掉十四 GB 左右的显存，帐单难看得很，有人随口问一句要不要试试量化，她当晚掉进一堆缩写的兔子洞，才整理出这篇指南。 先说清楚底线：十六位元每权重两位元组，七 B 模型约十四 GB、十三 B 模型约二十六 GB。压到八位元，七 B 模型约七 GB、十三 B 模型约十三 GB。压到四位元，七 B 模型约四 GB、十三 B 模型约七 GB，模型缩小两到四倍。作者打了一个很准的比方，量化就像把照片从巨大原始档压成调校过的压缩图，手机上看起来几乎一模一样，体积却只剩一小部分。权重就是模型的照片，十六位元是原始档，四位元是压缩图，压得好，大多数人看不出差别，压得不好，细节先糊掉。关键在压得好不好，不在压得多不多。 怎么做？顺序只有一个，先用五分钟实验确认方向，再挑上线或随处跑的格式，最后拿自己的提示词量过再灰度发布。五分钟实验用四位元载入工具快速试，零校准资料、零转换步骤，一个下午就能知道显存占用下降约七成、模型还能不能讲话。显卡上线用服务引擎带量化参数直接起一个相容接口，热门模型在模型仓库里已经有现成的四位元检查点，不用自己压，没有就用压缩工具自己做一个。随处可跑的路是转成通用格式再量化，中央处理器、笔电和苹果晶片都能跑，四位元中档是尺寸与品质的甜蜜点，更保险就往上走五位元或六位元。 小心三件事。第一，压完只跑几个提示词就上线一定翻车，作者就是这样翻车的，结构化资料输出偶尔格式损坏，两天后才被使用者抓到，通用评测完全没抓到。第二，只看困惑度就放行不够，困惑度看起来没问题，任务品质可能已经悄悄下滑，它只能当参考，不能当唯一的验收标准。第三，别以为压完就一定变快，一种格式只有在服务引擎有对应的最佳化核心时才会真的变快，没在你自己的机器上实测过，纸上变快不算数。还要记住，键值快取不随权重量化缩小，长上下文服务照样可能爆记忆体，瓶颈在这里要另外看。 再往上加东西也有顺序：先写五十到一百条真实提示词，对照十六位元基线一条一条比，刻意去测最先崩的几类任务，长上下文、结构化 结构化资料 与函式呼叫、数学、程式码、非英文。验收不是打分数，是找变差的任务集中在哪里，集中在 结构化资料格式就升那类任务的位元，散在各处就整体升一档。真实负载下测延迟与吞吐量，不是空闲显卡上跑一条请求。最后先切一小部分流量灰度发布，没问题再全量，出问题立刻切回十六位元版，不要等到全部使用者都中奖才动手。 一句话：量化不是免费压缩，是一场交易，你只有量得够准，才有资格拿这场交易去换更小的帐单。今晚就能做的事：挑一个你正在跑的模型，用四位元载入工具跑一次五分钟实验，看看显存占用下降约七成之后，它回的第一句话还像不像它自己。 S1哥观点：别再问量化是不是把模型压坏的便宜行事，压坏模型的从来不是量化本身，是你压完只跑几个提示词、看一眼困惑度就敢上线。作者的教训就摆在那里，结构化资料输出偶尔格式损坏，通用评测完全没抓到，两天后使用者才回报。量化真正值钱的地方也不在省显存那一行，是小批次推理反而可能更快，因为瓶颈在记忆体频宽，搬的位元组少了，每秒吐出的字元单位就多了。更值得问的是，你现在跑的那个模型，是卡在帐单、卡在显卡太小，还是卡在速度？那个卡点，决定了你该挑哪种格式、压到几位元。你第一个想压小上线的模型是哪一个？评论区说说。 收藏用清单（照着做）： 1. 先算帐再动手，七 B 模型约十四 GB，压到四位元约四 GB，模型缩小两到四倍，再留键值快取和执行开销的位置。 2. 挑对格式再压，快速实验用四位元载入工具，显卡上线用四位元的两种主流方法，笔电用通用格式，新款卡用八位元浮点。 3. 跑五分钟实验，确认显存占用下降约七成、模型回复正常，再写五十到一百条真实提示词对照十六位元基线逐条比。 4. 刻意测最先崩的五类任务，真实负载下测速度，先切小流量灰度发布，没问题再全量。 转给还在为模型帐单头痛的朋友，压小两到四倍再上线，量得准才不会翻车，他今晚就能先跑五分钟实验。

AI铁王座空出来了，再聊聊老黄的辞职及影响：1、大家没注意的是老黄昨晚不仅辞掉了CEO、总裁连董事会成员的身份也辞掉，可以说退的干干净净跟英伟达彻底切割了，以后老黄只是英伟达最大的个人股东而已。一方面可能婚外情属实，另一方面也说明老黄应该也是面临了巨大的压力，不然董事会成员也不会辞掉。 2、33年以来英伟达董事会首次任命了一位董事会主席，这是跟老黄裸辞一样重要的信息，就是英伟达董事会改组。从“首席独立董事”机制改成正式董事长制，董事会的控制权也在进一步收拢。 英伟达董事会首任主席HarveyC.Jones（哈维·琼斯），1993年加入董事会，前 电子设计自动化巨头新思科技（Synopsys）的CEO和执行董事长，也是投资机构SquareWaveVentures的管理合伙人。 3、对产业的影响可能更深远 如开头所说AI铁王座空下来了，产业教主倒下了，现在看还没人能顶的上去 ：要么产业身位不够、要么资历和影响力也不够。 1）对英伟达来说，短期算是利空落地。如昨晚老黄辞职消息出来前聊到，“如果老黄离任最终消息出来，短线可以博一个大反弹毕竟核心竞争力没那么快就没了，但长期就得边走边看、看实际经营状况，看接任者是不是能真的撑得住”。老黄辞职的消息出来、昨天英伟达也确实低开高走； 2）老黄辞职，英伟达少了一个有远见、有决断力和魄力的掌舵人和领航人，需要特别注意老黄在任时几十名高管都直接向他汇报，那说明英伟达得高管没有谁能有他这样的全局视野、现在看未来是会受限的。 老黄还主导一批用英伟达的信用给数据中心建设兜底的项目，例如之前给OpenAI的合作，同时几家新云厂商特别是CRWV也都是老黄扶持起来的；影响自然也不小。 3）但有受损的就有受益的 老黄离开、英伟达的竞争对手不得笑开怀。AMD、谷歌的TPU、亚马逊的Trainium估计都看到了进一步追赶的可能性。为谷歌和亚马逊自研芯片的核心供应商博通和MRVL又能分到更多的蛋糕了。 4）对整个产业链来说 教主走了，扛大旗没有了，凭老黄一己之力扶持起来的算力产业链可能要放缓，但产业趋势已经形成，最多只是延缓并并不是停滞。 这两天在思考一个点，“slower for longer”的节奏可能更好，不需要动不动就高歌猛进、时不我待的。节奏稍稍降下来、会走的更稳更远。 4、而对整个市场来说 还是维持一周前 会到前面说的“slower for longer” ，过去几年的大干快干让硬件层分走了绝大部分利润，而慢下来，就是在模型层/应用层/平台层/硬件层之间做利润的重分配，资金的投入方喘口气，甚至于硬件层也不是通杀，流动性恐慌后，最终会回到不同环节的供需紧张程度出现定价分化。