更智慧的 AI 不一定需要更強大的硬體，有時只需要更好的優化。 PrismaX 剛剛對其 π0.5 推理堆棧進行了重大改進。 透過修復代碼中的兩個記憶體效率問題，團隊將峰值 VRAM 使用量從約 22 GB 降低至 11.2 GB。 這幾乎減少了 50%！ 這為何重要？ • π0.5 現在可運行於 16 GB GPU 上，包括 RTX 5080 和 5070 Ti。 • 桌面硬體成為運行此模型更實際的選擇。 • 更低的硬體需求可能讓 AI 驅動的機器人更易普及。 • 團隊估計新配置下每個推論步驟約為 100 ms。 讓我印象深刻的是他們的方法：PrismaX 沒有立即要求更昂貴的硬體，而是專注於提升現有系統的效率。 這種工程進步值得關注。 更好的優化、更低的硬體門檻、更多的 AI 創新空間。 與 @PrismaXai 一起打造更智慧的未來。❤️
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