（来源：上观新闻）
。比如，龙虾部署👨🚀门槛高，无法在离🧽🇱🇧线的情况下👮😙调用云端模型，还👿容易失控🚣♀️。另一方面，随着🌟🇲🇿硬件、算法🇯🇪效率不🍍♑断提升，💁推理单位成本将🎽持续下降，对📬🦌能力停滞的模型形📢成价格压力🍰。
这种效率提升📦⚙对于需要大🧕🐈量计算资0️⃣🇹🇩源的A🤲🧼I训练来🌖说意义重✅大🤝💐。这篇帖子非常简单🛷地总结了 T🤷♀️urboQua🇦🇪👥nt 这😝👍个算法的用处 🐩🐮—— 它能把大模⚛型推理时的 K🌨V cache 🇱🇸内存压缩到 3.⚽🗜5 bit🎊▫（约 🥣🏅6 倍），而且几🥉◼乎不丢精度🧲🇲🇰。
