deepseek 被誉为榨干中低端英伟达显卡的利器， 论文地址论文提出了DeepGEMM，这是一种在CPU架构上加速超低精度推理的新方法，使用查找表。关键思想是预先计算所有可能的权重和激活的乘积，将它们存储在查找表中，并在推理时高效地访问它们，以避免昂贵的乘法累加操作。试验证明在x86平台上的性能优于QNNPACK框架中相应的8位整数内核，最高可达1.74倍。本文深入探讨了DeepGEMM算法，包

是一种注意力机制优化技术，最初在论文《》（2022）中提出。它通过在 Transformer 的注意力机制中引入线性偏置，取代传统的基于绝对位置嵌入（Positional Embedding）的编码方式，从而提高模型对长序列的泛化能力。使用线性形式的偏置，使得不同位置之间的关系可以通过简单的线性函数建模。这种方式不仅简化了位置编码的复杂性，还提高了模型的灵活性。也因为 ALiBi 不需要显式地计算

因为本人gpu卡的机器系统是centos 7, 直接使用ollama会报所以ollama使用镜像方式进行部署， 拉取镜像ollama/ollama启动命令查看ollama 是否启动成功，Ollama 没有用户界面，在后台运行。打开浏览器，输入 “http://xx:11434/”，显示 “Ollama is running”。deepseek-r1 目前有7b, 32b, 70b, 671b 多个

最近长沙跑了半个多月，跟甲方客户对了下项目指标，许久没更新回来后继续研究如何实现 grafana实现HAMi vgpu虚拟化监控，毕竟合同里写了需要体现gpu资源限制和算力共享以及体现算力卡资源共享监控先说下为啥要用HAMi吧， 一个重要原因是公司有人引见了这个工具的作者， 很多问题我都可以直接向作者提问。

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《AI代理协作系统：客户支持票据的智能QA解决方案》 本文提出了一种基于多代理协作系统的客户支持票据质量保障方案。针对传统手动QA效率低、错误率高（15%错误率）的问题，该系统利用Azure OpenAI和Agenticle框架构建了一个智能QA网络： 核心技术： 采用多代理并行处理架构，不同代理专注特定规则域（分类、时间、账单等） 动态代理生成机制，根据规则域自动创建专业代理 冲突解决机制，通过

在qwen3-8B模型微调过程中出现vLLM报错，提示"base_model.model.model.embed_tokens.weight is unsupported LoRA weight"。原因是训练时先注入LoRA后调整embedding层大小，导致LoRA权重包含不支持的embedding层。解决方法包括：1)检查并过滤safetensors文件中含"lm

之前报错的原因正是由于 deep_gemm 代码尝试调用 TMA 相关的功能（例如 get_col_major_tma_aligned_tensor），而 RTX 4090 不支持这些操作，导致 result!= CUDA_SUCCESS 的断言失败。代码包含三个主要的测试函数，分别测试普通 GEMM、分组连续 GEMM 和分组掩码 GEMM 的功能。这两个函数将输入张量从 bfloat16 转换

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