ai-efficiency

本文分析了在 MacBook Pro 上本地运行 AI 推理的可行性，对比了本地 Qwen 35B 模型与云端 Claude Opus 4.5。结论是，对于常规任务，本地模型速度快 2 倍，尽管在能力上略有差距，但仍是日常工作量中一半任务的实用选择。

Paradigm 利用 GPT-4 的自然语言理解能力，显著改进了临床试验的患者筛选流程。相比传统人工审核每天约50名患者，该方案能够每分钟评估数百名患者，大幅减轻临床医生的工作负担，并改进患者获取治疗方案的机会。

# AI 与效率 来源: [https://openai.com/index/ai-and-efficiency/](https://openai.com/index/ai-and-efficiency/) 训练到 AlexNet 水平性能所需的总计算量（万亿浮点运算次/秒-天）。任意给定时间的最低计算点以蓝色显示，所有测量点以灰色显示。[2](https://openai.com/index/ai-and-efficiency/#citation-bottom-2),[5](https://openai.com/index/ai-and-efficiency/#citation-bottom-5),[6](https://openai.com/index/ai-and-efficiency/#citation-bottom-6),