面对大模型规模与硬件内存之间高达20倍的算力鸿沟，不重训的“1比特量化”如何把千亿参数的硅基大脑塞进微型设备？ 编辑丨岑峰 在 AGI 的狂飙之路上，大语言模型（LLM）正以一种近乎野蛮的“规模法则（Scaling Law）”吞噬着算力与数据。然而，当这些拥有千百亿参数的硅基大脑试图从云端降临到手机、汽车甚至植入式医疗设备时，却撞上了一堵难以逾越的“内存墙”：过去几年，模型参数规模的暴涨速度...

来源：青岛软件学院计算机科学与技术学院原文链接：https://computer.upc.edu.cn/2026/0518/c6278a490796/page.htmIJCAI是人工智能领域历史悠久、覆盖广泛、影响深远的综合性顶级国际学术会议之一，长期聚焦人工智能基础理论、方法创新与应用发展，是全球AI研究的重要风向标，录用率常年维持在15%左右。本论文投稿时IJCAI为CCF推荐的人工智能...