LLVM 16+ 已全面转向New Pass Manager，建议新开发直接采用New PM。代码生成后端（CodeGen）目前仍部分使用Legacy PM [[17]]。（优化管线默认采用），其核心改进是分离Pass与Analysis，支持更灵活的pipeline组合 [[18]]。在使用FUN PASS的时候，如果涉及到整个module 的更改，应将其转换为modulePASS。此设计使LLV

摘要： BF16和FP16作为主流16位浮点格式，在AI领域各有优势。BF16（1-8-7位结构）具有与FP32相同的指数范围，适合大模型训练，能有效避免梯度问题；FP16（1-5-10位结构）精度更高，适合推理和视觉任务。LLM训练中，BF16混合精度可减少50%内存占用并提升30-40%速度；FP16在推理时能保持更好输出质量。多模态领域，视觉分支适合FP16，文本分支适合BF16。实际应用需

 选购建议（按预算 & 需求） 目标推荐显卡价格区间（人民币）理由说明预算有限，只想体验 AI 玩玩RTX 2080 Ti（魔改 22GB）¥2,000 – ¥3,000性价比极高；显存魔改后（22GB）可运行多数 LLM 推理（如 7B 模型量化版），适合入门学习。但架构较老（Turing），无 FP8/BF16/TF32 原生支持。中等预算，追求稳定 & 性能平衡RTX 30

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本文章介绍了一种轻量级的 Mixed Local Channel Attention (MLCA) 模块，该模块同时考虑通道信息和空间信息，并结合局部信息和全局信息以提高网络的表达效果。基于该模块，我们提出了 MobileNet-Attention-YOLO(MAY) 算法，用于比较各种注意力模块的性能。在 Pascal VOC 和 SMID 数据集上，MLCA 相对于其他注意力技术更好地平衡了模

一个月就录用了，审稿速度也蛮快的。