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先说结论：GNN 适合处理那些数据之间存在复杂关系、且关系本身也包含信息的场景。

要把一个 7B 语言模型塞进 8GB 内存的边缘设备——这不是"优化一下体验"，是硬件硬顶在那儿。

发版前 Lighthouse 跑分 95，产品经理反馈首页还是卡。

项目最初用的是 BERT 的 WordPiece 分词器，数据主要是中文和英文。

AI混合专家我没按教科书顺序做。

本文介绍了游戏开发中的组件模式。作者结合饥荒Mod开发的经历，阐述了如何将抽象能力（如灯光、Buff）封装为组件。通过这种方式，不同对象可以复用同一组件，有效降低了代码耦合性，提高了开发效率。

后来发现 Transformer 更通用，但迁移过程踩了不少坑。

这次给公司官网做性能优化，从首屏加载 8 秒优化到 2 秒，也学到了不少。

在调试过程中，我发现模型收敛速度比预期的慢，注意力权重分布也很奇怪——几乎所有head的注意力都集中在序列开头…

AI内存优化笔记我没按教科书顺序做。