带有 N-Gram 表的模型是否会彻底改变 AI 竞赛？

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摘要

本文讨论了在像 Qwen 3.8 Flash Next 这样的 AI 模型中使用 n-gram 表是否能让大型模型在普通硬件上运行，从而可能缩小自托管模型与旗舰模型之间的能力差距。

关于 Qwen 3.8 Flash Next 的新闻是我第一次读到关于 n-gram 表的内容。我可能完全误解了它们的工作原理，但看起来它们可能为 1T+ 参数模型在单台配备普通 GPU 和大量系统 RAM 的服务器上运行打开大门，而无需使用像 NVlink 这样连接的一排 GPU 服务器。我们是否可能正在缩小自托管模型与旗舰模型之间的能力差距，速度比我们想象的要快，还是我完全搞错了？
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