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將AI模型轉化為超級模型：為何Fleek正在真正執行推論遊戲

AI並非因為愚蠢而速度變慢。

而是因為我們將推論視為主機服務，而非工程設計。

這正是Fleek介入之處，誠實來說，他們正鎖定堆疊的正確層級。

大多數平台過度關注模型大小、GPU數量或亮眼的基準測試。Fleek則選擇更深入、更基礎的層面。近乎老派，但以最好的方式。他們將推論視為編譯器與硬體協調的問題，而非華麗的API包裝。

核心洞見如下：

並非每一層都值得相同的精確度。

透過研究，Fleek發現不同模型架構與不同層之間，資訊密度存在差異。因此，他們不強制在所有地方使用統一精確度（這其實是懶惰的表現，坦白說），而是測量每一層的資訊含量，並動態分配精確度。

翻譯成白話：

你可獲得3倍更快的推論速度、75%更低的成本，且品質毫無損失——不是透過犧牲品質，而是透過消除浪費。

這才是有趣之處。

透過緊密控制精確度、排程與核心選擇，Fleek釋放了大多數推論框架因結構上忽略而無法實現的性能提升。並非他們做不到，而是從一開始就沒有設計成這樣思考。

若此方法能擴展，這不僅僅是一次優化。

這是一種推論建構方式的根本轉變。

我們一直將更大的模型堆疊在低效的流程之上，寄望硬體的暴力計算能拯救一切。Fleek則顛覆了這種邏輯。優化執行路徑，瞬間同一個模型便表現如超級模型——更精簡、更快、更聰明。

有時進步並非來自做更多。

而是終於把事情做對了。

#AIInference #ComputeEfficiency #FleekAI