AI模型效率优化技术面临瓶颈，量化处理或难以为继

量化（Quantization）是当前提升AI模型效率的常见技术之一，通过降低表示参数所需的位数来减少计算需求。然而，最新研究表明，量化处理的效果可能会随着模型规模的增长而逐渐下降，尤其是在模型经过大量数据和长时间训练后。例如，Meta的Llama 3模型在量化后效果反而变差。研究指出，进一步降低精度（如4-bit）的硬件支持并非万能解决方案，模型精度降至7-bit以下可能会显著影响模型性能。未来或许需要更重视数据的精细筛选与新架构的稳定性设计，而非单纯依赖降低精度来控制推理成本。