文章中提出的优化思路非常巧妙——通过让 AI Agent 编写代码与工具交互，而非传统的直接调用方式，竟然能将 Token 使用量降低 98.7%。这种「回归软件工程基本原理」的设计哲学，让我意识到在 AI Agent 快速发展的今天，我们或许过于关注模型能力的提升，而忽视了架构层面的优化空间。

文章中提出的优化思路非常巧妙——通过让 AI Agent 编写代码与工具交互，而非传统的直接调用方式，竟然能将 Token 使用量降低 98.7%。这种「回归软件工程基本原理」的设计哲学，让我意识到在 AI Agent 快速发展的今天，我们或许过于关注模型能力的提升，而忽视了架构层面的优化空间。

本文详细解析了Flash Attention-4(FA4)的技术实现与优化。FA4通过高效在线softmax算法减少90%输出重缩放操作，并采用exp近似加速提升吞吐量。工程上利用warp specialization设计5阶段流水线，相比Nvidia cuDNN Attention内核性能提升约20%。文章深入分析了FA4与前代产品的差异，包括算法改进、硬件适配和精度支持等方面，为优化大模型推理

本文详细解析了Flash Attention-4(FA4)的技术实现与优化。FA4通过高效在线softmax算法减少90%输出重缩放操作，并采用exp近似加速提升吞吐量。工程上利用warp specialization设计5阶段流水线，相比Nvidia cuDNN Attention内核性能提升约20%。文章深入分析了FA4与前代产品的差异，包括算法改进、硬件适配和精度支持等方面，为优化大模型推理

大模型，热热闹闹好一阵了现在有人站出来泼冷水了很多人都提出了一个灵魂拷问↓↓2024年，我们观察到一个令人振奋的趋势央国企招采中，大模型项目开始变多一出手就是几百万上千万央国企开始加速布局大模型他们成为推动大模型落地的强劲动力我们来看一下30家央国企已成功发布的大模型↓中国海油10月14日发布↓：针对海上油田稳产增产、安全钻井、海工制造、设备维护、LNG（液化天然气）贸易、油气销售等场景，构建数据

7月26日，北京市发展和改革委员会、北京市经济和信息化局等多部门联合印发了**《北京市推动“人工智能+”行动计划（2024-2025年）》**（简称：计划），该计划76次提到了“大模型”。各有关单位：为贯彻落实党中央、国务院关于发展人工智能的决策部署，促进人工智能加速赋能千行百业，大力推进大模型技术创新与行业深度融合，推动经济社会高质量发展。

前面小枣君给大家普及了大模型的基础（错过的请翻看：[写给小白的大模型入门科普]），但是缺乏应用的大模型是没有价值的。当然你可能使用过Kimi Chat、豆包这样的大模型工具，它们可能已经在生活中充当了我们的创作助手、咨询专家、甚至情感陪护等，但这样的应用还远远不能发挥出大模型的真正价值，我们期望大模型在更专业的生产领域发挥作用，提升生产力，引领真正的科技变革。

结论/展望］

你有没有想过，为什么现在的手机越来越像小型电脑？无论是拍照、看视频，还是用各种APP，甚至是AI助手，手机的功能几乎无所不能。其实，这一切的背后有一个技术正在悄悄改变我们的生活，那就是Llama 3.2。它不仅仅是一款AI模型，它让智能手机变得更聪明，更高效。今天，我们就来聊聊Llama 3.2，看看它是如何彻底改变移动设备和边缘计算的。

大模型，通常指的是在人工智能领域中的大型预训练模型。你可以把它们想象成非常聪明的大脑，这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息，学习到了世界的知识。这些大脑（模型）非常大，有的甚至有几千亿个参数，这些参数就像是大脑中的神经元，它们通过复杂的计算来理解和生成语言、图片等。举个例子，你可能听说过GPT-3，它就是一个非常著名的大模型。GPT-3可以通过理解你提出的问题，然后给出回答，或者根据你给它