注意：Edge-TTS依赖Microsoft在线服务，需保持网络连接稳定。离线替代方案可考虑Festival或eSpeak NG，但语音质量较低。

Faster-Whisper是基于OpenAI Whisper的优化版本，通过CTranslate2推理引擎实现加速。算子融合优化减少内存访问动态批处理提升吞吐量量化支持（INT8/FP16）降低计算负载。

实际训练需至少4×A100 GPU（80G显存），初始版本训练周期约72小时。建议从HuggingFace加载CodeGen等预训练模型进行微调以降低资源消耗。：Transformer-based 模型。：构建高质量代码数据集。

赢家需要在这些方面领先。假设一个模型性能指标，如生成质量评分$Q$，可表示为损失函数最小化问题： $$ Q = \min_{\theta} \mathcal{L}(\theta) $$ 其中$\theta$是模型参数，$\mathcal{L}$是损失函数。例如，用户规模$U$和模型性能$P$可影响市场份额$M$： $$ M \propto U \times P $$ 但这只是简化模型，实际中还需考