SLM
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AI「越大越好」的競賽正撞上「記憶體牆」物理極限，其驚人的能耗與成本已難以為繼。本報告將解析此技術瓶頸的成因，並引用最新產業報告與領袖觀點，探討突破高牆的三大新技術：硬體革命、演算法優雅與去中心化算力。我們預測，物理極限將迫使 AI 從「諸神之戰」走向一個更民主、更高效的「萬神殿」時代。
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Phi‑3 系列透過大量高品質與合成資料訓練，並結合 RLHF、對齊與自動測試，推出 3.8B 至 14B 的小模型與 4.2B 參數的多模態 Phi‑3‑Vision，在理解、推理、生成與圖像理解任務上表現突破，支援手機部署與低延遲場景。
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前言
隨著人工智慧（AI）技術的飛速發展，從語音識別、圖像生成到自然語言處理等各種應用已逐步滲透至我們的日常生活。過去，這些高負載計算任務主要依賴數據中心或桌面級平台來實現，但由於用戶對隱私保護、低延遲以及離線運算的需求日益提高，將 AI 運算推向移動端成為了技術革新的必然趨勢。
本文探討的是一
在AI時代中，GPT技術正在改變我們的生活。然而，SLM（小型語言模型）也開始受到關注，具有更高的效率、更低的資源消耗和更快的響應速度。這篇文章將討論LLM和SLM的比較、SLM的應用場景以及未來的發展趨勢。
