PDF 直链（main 分支）：https://github.com/ZJU-LLMs/Foundations-of-LLMs/blob/main/books/Foundations_of_LLMs.pdf。直链：https://github.com/LLMBook-zh/LLMBook-zh.github.io/blob/main/LLMBook.pdf。PDF 直链：https://intro

摘要：本文介绍了在OpenRouter平台同时打开多个免费AI模型的方法。通过使用逗号分隔模型ID的URL参数格式，可以同时加载Grok 4.1 Fast、KAT-Coder-Pro、XQwen3 Coder和Kimi K2等模型。文章提供了详细的步骤指南，包括如何获取精确模型ID、构造URL以及调试技巧。若遇到模型加载失败问题，建议检查模型ID准确性，并通过浏览器控制台查看错误信息。最后给出了示

免费模型性能不缩水，ERNIE-3.5 已超越 GPT-3.5 Turbo支持 OpenAI SDK文档齐全，CSDN/知乎教程丰富国内备案合规，商用无风险阿里通义：免费额度少，QPS限制严智谱ChatGLM：需申请内测，流程繁琐讯飞星火：免费版模型能力较弱腾讯混元：企业用户优先，个人门槛高百度的方案在额度、速度、模型质量学生党做毕业设计独立开发者验证MVP中小企业降本增效现在就去开通吧，早点上车

如果你说一下自己是「要接到现有应用里做什么（聊天、图像、视频、RAG 还是纯科研）+ 部署环境（国内/国外）」以及「预算/支付方式」，我可以帮你直接给出 2–3 个最优组合和一个简单对比表。小结：如果你已经习惯 OpenRouter 的 OpenAI 格式接口和“一个 key 用一堆模型”，国外这几个里。下面按你要的「国内 / 国外」来列，主要挑和 OpenRouter 气质比较像的。这一块现在竞

上面对比过了，单张32G的SXM2版V100，要价4K，而PCIe版的32G V100直接要价15K，这不抢钱嘛，而我组的16G版SXM2 V100，全部组好都不超过1.5K，双卡组成32G也比单卡便宜，更是PCIe版的零头都不到。不得不承认，速度也真的真的很重要，而对于速度，最为关键的，除了需要显卡，同样也需要足够的显存啊。另外，这年头显存贵，表示理解，结果连周边都变贵了，比如上文所述官方散热器

随着 Llama-3-405B、DeepSeek-V3、Kimi-K2 等千亿级模型密集开源，推理端“高并发、低延迟、低成本”成为新的技术瓶颈。在稀疏化、长序列、结构化生成三大趋势下，它已成为业界少有的“全栈、跨硬件、零门槛”开源基座。请求 → Pre-Schedule（Radix 前缀匹配、内存预算）→ Compute Batch（Prefill/Decode 分离）→ Sample（GPU）→

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PEFT 不是某一种算法，而是“大模型外挂式微调”的全家桶——冻结主干、只训插件，算法任你换，显存省 4–10×，存储省 100×，性能却与全量微调打平，已成为 Hugging Face 生态的默认微调方案。一句话总结：Alpaca 是“懒人流程”，AdaLoRA 是“会动脑子的 LoRA”，QLoRA 是“省到极限的 LoRA”，三者都落在 PEFT 的大伞下，按硬件和任务复杂度“点菜”即可。

快手StreamLake平台宣布其旗舰编码模型。

在BVH文件中判断行动异常（如崴脚）与正常步态的差异，主要通过分析骨骼关节的运动数据（旋转角度、位置变化、时序特征等）。，辅以支撑期缩短、左右不对称等指标。建议结合临床步态分析工具（如OpenSim）进行生物力学验证。(示意图：正常踝轨迹 vs 崴脚内翻轨迹)使用Python库（如。：崴脚的BVH特征核心是。