Key Findings
  • EfficientNet 以 5.3M 參數達到 ResNet-50（25M 參數）同級精度——複合縮放法證明「聰明地放大」遠勝「粗暴地加層」
  • Flash Attention 不改變任何模型參數，僅透過 IO 感知的記憶體存取模式就實現 2-4x 注意力加速——架構層面的效率設計比數值優化更根本
  • LLaMA-13B 在多個基準上匹配 GPT-3 175B——SwiGLU + RoPE + RMSNorm 三個架構選擇讓模型用 1/13 的參數達到同級表現
  • Mamba 和 RWKV 以線性複雜度挑戰 Transformer 的二次方瓶頸——14B 規模的 RWKV 在品質上匹配同級 Transformer，推論記憶體恆定不隨序列長度增長

一、「先蓋再改」vs.「一次蓋對」：AI 效率的根本選擇

前四篇文章——剪枝、蒸餾、量化、動態計算——都在回答同一個問題：如何讓已經訓練好的大模型變得更小、更快。這些技術確實有效：剪枝可以移除 90% 的參數，量化可以將記憶體縮小 4 倍，動態計算可以讓模型「看情況出力」。但它們都有一個共同前提——先訓練一個大模型。

Harvard Business Review 指出[1]，全球 AI 基礎設施的能耗正以驚人速度膨脹。如果我們從一開始就設計一個高效的架構，而不是先建一個龐然大物再瘦身呢？MIT Sloan 的研究[2]指出，小型化、高效化的 AI 往往帶來更高的商業回報——而最有效的「小型化」不是事後壓縮，而是從第一行程式碼就設計對。

高效架構設計（Efficient Architecture Design）是模型效率的第五根支柱，也是最根本的一根。它不是優化現有模型，而是從零開始就設計出天生高效的模型——用更少的參數、更聰明的計算模式、更好的記憶體存取方式來達到相同甚至更好的效果。

二、技術演進：從手工設計到自動搜索，從 CNN 到非 Transformer

2.1 MobileNet：用「分解」取代「暴力」

2017 年，Google 的 Andrew Howard 等人發表了 MobileNet[3]，提出了一個改變整個產業的設計原則：深度可分離卷積（Depthwise Separable Convolution）。

標準卷積在每一步中同時處理空間維度和通道維度——這就像同時聽所有樂器的所有音符。深度可分離卷積將這個操作拆成兩步：先對每個通道獨立做空間卷積（depthwise），再用 1×1 卷積混合通道（pointwise）。這個「分而治之」的策略將計算量降低了 8-9 倍，而精度只下降約 1%。

MobileNetV2[4]（CVPR 2018）進一步引入了反轉殘差塊（Inverted Residual Block）：先用 1×1 卷積「擴張」通道維度，在高維空間做深度可分離卷積，再用 1×1 卷積「壓縮」回低維。殘差連接在低維空間進行。這個設計反轉了傳統殘差塊的「寬-窄-寬」為「窄-寬-窄」——在低維空間傳遞資訊，在高維空間提取特徵，同時實現更好的精度和更低的計算量。

2.2 EfficientNet：複合縮放的黃金比例

在 MobileNet 之後，一個自然的問題出現了：當你有更多算力預算時，應該怎麼「放大」模型？加深層數？加寬通道？提高輸入解析度？

Tan 和 Le 在 ICML 2019 的 EfficientNet[5]用一個優雅的實驗回答了這個問題：三者同時縮放，且保持特定的比例關係（深度 : 寬度 : 解析度 ≈ 1.2 : 1.1 : 1.15）。

EfficientNet 的基礎模型 B0 由 NAS（神經架構搜索）找到，然後用這個複合縮放公式放大到 B1-B7。結果令人震驚：

EfficientNet 的核心啟示是：模型的深度、寬度和解析度之間存在最優的平衡點，盲目增加其中一個維度的回報迅速遞減。

2.3 NAS：讓機器自己設計神經網路

MobileNet 和 EfficientNet 的基礎架構仍然是人類設計的。但 2017 年，Zoph 和 Le 在 ICLR 上提出了一個更激進的想法[6]：讓機器自己設計網路架構。

Neural Architecture Search（NAS）用一個 RNN「控制器」來生成網路架構的描述（層數、連接方式、核大小等），然後訓練生成的網路並用其驗證精度作為回饋信號，通過強化學習優化控制器。早期的 NAS 成本驚人——需要 800 GPU-days 來搜索一個 CIFAR-10 架構。

DARTS[7]（ICLR 2019）打破了這個成本障礙：將離散的架構選擇「軟化」為連續的權重，用梯度下降而不是強化學習來搜索。搜索成本從數千 GPU-days 降至數天。

MIT 韓松團隊的 Once-for-All（OFA）[8]（ICLR 2020）則解決了另一個實際問題：每個硬體平台都需要不同的架構。OFA 的方案是訓練一個超大的「母網路」，然後根據不同的延遲、記憶體、能耗約束，從中提取最優的「子網路」——訓練一次，部署到任意設備。

方法搜索成本核心策略適用場景
NAS（Zoph 2017）~800 GPU-daysRL + 控制器研究探索
DARTS（2019）~1-4 GPU-days連續鬆弛 + 梯度快速原型
OFA（2020）訓練一次母網路 + 子網路採樣多平台部署

2.4 高效注意力：Flash Attention 與 GQA

Transformer 架構的核心是自注意力（Self-Attention）——但它的計算和記憶體複雜度都是 O(n²)（n 為序列長度）。當序列長度從 512 增長到 128K 時，注意力的成本增長了 62,500 倍。高效注意力機制的設計因此成為 LLM 時代最關鍵的架構決策之一。

Grouped-Query Attention（GQA）[9]（EMNLP 2023）是目前最廣泛採用的注意力效率改進。標準的 Multi-Head Attention（MHA）每個 head 有獨立的 K、V 投影。Multi-Query Attention（MQA）讓所有 head 共享一組 K、V——速度快但品質下降。GQA 取折中：將 head 分成若干組，每組共享 K、V。例如 32 個 head 分成 8 組，KV cache 的記憶體就降為 1/4。LLaMA-2、Mistral、Gemma 等主流模型都採用了 GQA。

Flash Attention[10]（NeurIPS 2022）則從完全不同的角度解決問題——不改變注意力的數學運算，而是重新設計記憶體存取模式。GPU 的計算速度遠快於記憶體讀寫速度（SRAM vs. HBM 的帶寬差距可達 10 倍以上）。Flash Attention 將注意力計算重組為「分塊」（tiling）操作，讓中間結果盡可能留在快速的 SRAM 中，避免反覆讀寫慢速的 HBM。

結果是驚人的：2-4 倍速度提升、5-20 倍記憶體節省——而且輸出與標準注意力在數值上完全一致（精確計算，非近似）。Flash Attention 2（2023）進一步優化了平行度，Flash Attention 3 則利用了 Hopper GPU 的硬體特性。如今 Flash Attention 已是幾乎所有 LLM 訓練和推論的標配。

2.5 LLaMA 與 Phi-3：高效 LLM 的設計哲學

2023 年，Meta 的 LLaMA[11] 證明了一個重要論點：用正確的架構設計 + 足夠的訓練數據，「小」模型可以匹敵巨大的模型。

LLaMA 在標準 Transformer 基礎上做了四個關鍵的架構改動：

這四個「小」改動的組合效果是巨大的：LLaMA-13B 在多個基準上匹配 GPT-3 175B——用 1/13 的參數量。LLaMA 的設計選擇成為了後續幾乎所有開源 LLM 的標準配置。

微軟的 Phi-3[12]（2024）則從另一個角度證明了「小而美」的可能性：數據品質比模型大小更重要。Phi-3-mini 只有 3.8B 參數，但在 MMLU 上達到 69%——與 Mixtral 8x7B（46.7B 參數）競爭。關鍵不在於架構有多新穎，而在於訓練數據的精心篩選和合成。Phi-3 證明了：當架構設計已經足夠高效時，數據工程成為差異化的核心。

2.6 非 Transformer 架構：Mamba 與 RWKV

Transformer 的 O(n²) 注意力複雜度是一個根本限制。當序列長度達到百萬 token 時，即使有 Flash Attention，計算成本仍然巨大。能否設計一個根本不需要注意力的架構？

Albert Gu 和 Tri Dao 的 Mamba[13]（2024）給出了肯定的答案。Mamba 基於選擇性狀態空間模型（Selective State Space Model, S6），其核心是：讓模型的狀態轉換矩陣隨輸入動態變化（而非固定）。這個「選擇性」機制讓 Mamba 能夠像注意力一樣「聚焦」於重要的輸入，同時保持線性時間複雜度 O(n)。

在語言建模、DNA 序列分析和音頻處理上，Mamba 在相同參數量下匹配或超越同級 Transformer。而且由於沒有 KV cache，推論記憶體是恆定的——不隨序列長度增長。

RWKV[14]（EMNLP 2023 Findings）則走了一條不同的路：重新發明 RNN，使其既能像 Transformer 一樣平行訓練，又保持 RNN 的 O(1) 推論記憶體。RWKV 用「線性注意力」取代標準注意力，透過 WKV（Weighted Key-Value）機制在不使用 softmax 的情況下捕捉 token 間的依賴關係。14B 規模的 RWKV 在品質上匹配同級 Transformer，但推論記憶體不隨序列長度增長——處理 1K token 和 100K token 佔用相同的記憶體。

架構訓練複雜度推論複雜度記憶體（推論）長序列能力
TransformerO(n²)O(n²)隨序列增長受限於 KV cache
Mamba (SSM)O(n)O(n)恆定理論無限
RWKVO(n)O(n)恆定理論無限

2.7 高效擴散架構：SnapFusion 與 Latent Consistency Models

擴散模型的效率瓶頸不只在模型大小，更在於去噪步數：標準的 DDPM 需要 1000 步，即使用 DDIM 也需要 50 步。每一步都是一次完整的 U-Net 前向傳播。

NeurIPS 2023 的 SnapFusion[15] 從架構和步數兩個維度同時優化。架構層面，它對 SD 的 U-Net 進行高效化改造（Block 刪減、通道縮減）；步數層面，它用步數蒸餾將 50 步壓縮到 8 步。結果是在手機上 2 秒內生成 512×512 圖片。

Latent Consistency Models（LCM）[16] 則從更根本的角度重新設計了生成過程。LCM 不再逐步去噪，而是在潛空間中直接學習 ODE（常微分方程）的解——一步到位地預測最終的乾淨潛變量。這讓生成步數從 50 步降到 2-4 步，品質仍然出色：

LCM + 高效 U-Net（如 SnapFusion 或 SSD-1B）的組合，讓擴散模型從「需要 A100 等幾十秒」變成「在消費級 GPU 上秒級生成」。

三、文字生成式 AI 的實際應用

高效架構設計在文字 AI 中的影響無處不在：

場景一：邊緣部署的高效 LLM

Phi-3-mini（3.8B）可以在手機上運行——不是因為量化或剪枝，而是因為它從一開始就被設計為小而強。Apple Intelligence 的語言模型、Google 的 Gemini Nano、高通 AI Hub 上的模型，都是專門為邊緣設備設計的高效架構。這些模型在手機上實現了即時翻譯、文字摘要、對話等功能，完全不需要雲端。

場景二：超長文檔處理

Mamba 和 RWKV 的線性複雜度讓處理百萬 token 的文檔變得可行。傳統 Transformer 處理 128K token 就需要巨大的 KV cache；而 Mamba 的記憶體使用與序列長度無關。這對法律文件分析、程式碼理解、長篇對話等應用至關重要。

場景三：高效推論服務

Flash Attention + GQA 的組合讓 LLM 推論成本大幅降低。GQA 減少了 KV cache 的大小（更多用戶可以共享 GPU 記憶體），Flash Attention 減少了每次計算的延遲。對於每月處理百萬級請求的 API 服務，這意味著相同算力下可以服務 2-4 倍的用戶。

四、圖像生成式 AI 的實際應用

場景一：即時圖片生成

LCM + LCM-LoRA 讓任何 Stable Diffusion 模型在 4 步內完成生成——原本需要 50 步的過程加速了 12.5 倍。結合 Flash Attention 和量化，SDXL 可以在 RTX 4060 上接近即時生成 1024×1024 圖片。

場景二：行動裝置上的 AI 繪圖

SnapFusion 證明了擴散模型可以在手機上運行。透過架構優化（高效 U-Net block 設計）和步數壓縮，Samsung 和 Apple 已經在旗艦手機上部署了本地化的圖片生成功能。關鍵技術就是先天高效的 U-Net 架構加上步數蒸餾。

場景三：大規模圖片生產

電商、廣告、遊戲等產業需要批量生成大量圖片。高效架構（如 SSD-1B：SDXL 的參數縮減版）讓單張 GPU 的生成吞吐量提升 2-3 倍。結合 LCM 的步數優化，單張 A100 每小時可以生成上萬張高品質圖片。

五、Hands-on Lab：EfficientNet vs. ResNet（電腦視覺）

我們的第一個實驗直觀展示「高效架構設計」的威力：用 timm[17] 函式庫比較不同架構在相同任務上的效率差異。

打開 Google Colab（CPU 即可），新建 Notebook，依序貼入以下程式碼：

5.1 Step 1 — 環境設定

!pip install timm torch torchvision -q

import timm
import torch
import time

print(f"✓ timm 版本: {timm.__version__}")
print(f"  可用模型數: {len(timm.list_models())}")

5.2 Step 2 — 定義比較架構

# 五個代表性架構：從傳統到高效
models_to_compare = {
    "ResNet-18":       "resnet18",
    "ResNet-50":       "resnet50",
    "MobileNetV2":     "mobilenetv2_100",
    "EfficientNet-B0": "efficientnet_b0",
    "EfficientNet-B3": "efficientnet_b3",
}

def get_model_info(model_name):
    """取得模型的參數量和 FLOPs"""
    model = timm.create_model(model_name, pretrained=False)
    model.eval()
    params = sum(p.numel() for p in model.parameters()) / 1e6
    return model, params

def benchmark_speed(model, input_size=(1, 3, 224, 224), n_warmup=20, n_runs=100):
    """測量 CPU 推論延遲"""
    model.eval()
    x = torch.randn(*input_size)
    for _ in range(n_warmup):
        with torch.no_grad():
            model(x)
    start = time.perf_counter()
    for _ in range(n_runs):
        with torch.no_grad():
            model(x)
    return (time.perf_counter() - start) / n_runs * 1000

print(f"{'模型':<20} {'參數量(M)':<12} {'延遲(ms)':<12} {'ImageNet Top-1'}")
print(f"{'-'*60}")

# ImageNet 參考精度（來自 timm 文件）
imagenet_acc = {
    "ResNet-18": 69.8,
    "ResNet-50": 80.4,
    "MobileNetV2": 72.0,
    "EfficientNet-B0": 77.1,
    "EfficientNet-B3": 82.0,
}

for display_name, model_name in models_to_compare.items():
    model, params = get_model_info(model_name)
    latency = benchmark_speed(model)
    acc = imagenet_acc.get(display_name, "—")
    print(f"{display_name:<20} {params:<11.1f} {latency:<11.1f} {acc}%")

5.3 Step 3 — 效率分析

print(f"\n{'='*60}")
print(f"  高效架構設計的關鍵洞察")
print(f"{'='*60}")
print(f"""
  1. EfficientNet-B0 vs ResNet-50:
     • 參數量: ~5M vs ~25M (少 5x)
     • ImageNet Top-1: 77.1% vs 80.4%
     • 相近精度下，EfficientNet 小得多

  2. MobileNetV2 vs ResNet-18:
     • 參數量: ~3.4M vs ~11.7M (少 3.5x)
     • 深度可分離卷積大幅壓縮計算量

  3. EfficientNet-B3 vs ResNet-50:
     • 參數量: ~12M vs ~25M (少 2x)
     • 精度: 82.0% vs 80.4% (更高!)
     • 更小的模型反而更準確

  ★ 核心啟示:
     高效的架構設計讓「更小 = 更好」成為可能。
     不是事後壓縮，而是一開始就設計對。
     複合縮放 > 單純加層。
""")

六、Hands-on Lab：RWKV 線性複雜度（語言模型）

接下來體驗非 Transformer 架構的革命性優勢：RWKV 的推論記憶體不隨序列長度增長。

打開 Google Colab（選 T4 GPU），新建 Notebook，依序貼入以下程式碼：

6.1 Step 1 — 載入 RWKV 模型

!pip install rwkv torch -q

import torch
import time
import gc

# RWKV 使用自己的推論引擎
from rwkv.model import RWKV
from rwkv.utils import PIPELINE, PIPELINE_ARGS

# 下載 RWKV-4 169M 模型（小型，適合免費 Colab）
!wget -q https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-4-pile-169m/resolve/main/RWKV-4-Pile-169M-20220807-8023.pth \
    -O rwkv-169m.pth

model = RWKV(model="rwkv-169m", strategy="cuda fp16")
pipeline = PIPELINE(model, "20B_tokenizer.json")

print("✓ RWKV-4 169M 載入完成")
print(f"  VRAM: {torch.cuda.memory_allocated()/1024**3:.2f} GB")

6.2 Step 2 — 記憶體隨序列長度的變化

# ★ RWKV 的殺手鐧：記憶體不隨序列長度增長 ★

# 生成不同長度的文本，觀察記憶體使用
args = PIPELINE_ARGS(
    temperature=1.0, top_p=0.7,
    alpha_frequency=0.25, alpha_presence=0.25,
    token_count=0
)

prompt = "The key advantage of efficient architecture design is"

print(f"{'='*60}")
print(f"  RWKV 記憶體使用 vs. 生成長度")
print(f"{'='*60}")
print(f"{'生成 Token 數':<15} {'VRAM (GB)':<12} {'時間 (s)':<10}")
print(f"{'-'*40}")

for n_tokens in [50, 100, 200, 400]:
    gc.collect()
    torch.cuda.empty_cache()
    torch.cuda.reset_peak_memory_stats()

    start = time.perf_counter()
    output = pipeline.generate(prompt, token_count=n_tokens, args=args)
    elapsed = time.perf_counter() - start
    peak_mem = torch.cuda.max_memory_allocated() / 1024**3

    print(f"{n_tokens:<15} {peak_mem:<11.3f} {elapsed:<9.2f}")

print(f"\n★ 關鍵觀察:")
print(f"  • RWKV 的記憶體使用幾乎不隨生成長度增長")
print(f"  • Transformer 的 KV cache 會隨序列長度線性增長")
print(f"  • 這讓 RWKV 特別適合超長序列場景")
print(f"  • 14B 規模的 RWKV 在品質上匹配同級 Transformer")

6.3 Step 3 — 生成品質展示

# 展示 RWKV 的生成品質
prompts = [
    "Artificial intelligence is transforming",
    "The most important principle of neural network design is",
    "In the future, efficient AI models will",
]

print(f"{'='*60}")
print(f"  RWKV-4 169M 生成範例")
print(f"{'='*60}")

for p in prompts:
    output = pipeline.generate(p, token_count=60, args=args)
    print(f"\n  Prompt: {p}")
    print(f"  Output: {output[:200]}...")

print(f"\n★ 備註:")
print(f"  • 169M 是展示用小模型，品質有限")
print(f"  • RWKV-4 7B/14B 的品質與同規模 Transformer 相當")
print(f"  • RWKV-5/6（Eagle/Finch）進一步改進了品質")
print(f"  • 社群持續在 HuggingFace 發布更大的 RWKV 模型")

七、Hands-on Lab：Latent Consistency Model（擴散模型高效生成）

最後，我們體驗架構層面的效率設計如何讓圖片生成從 50 步降到 4 步——使用 LCM-LoRA[18]。

打開 Google Colab（選 T4 GPU），新建 Notebook，依序貼入以下程式碼：

7.1 Step 1 — 環境設定

!pip install diffusers transformers accelerate peft -q

import torch
import time
from diffusers import StableDiffusionPipeline, LCMScheduler

# 載入 SD 1.5 + LCM-LoRA
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    "runwayml/stable-diffusion-v1-5",
    torch_dtype=torch.float16,
    safety_checker=None,
)
pipe = pipe.to("cuda")

# ★ 載入 LCM-LoRA：讓 SD 只需 4 步就能生成 ★
pipe.load_lora_weights("latent-consistency/lcm-lora-sdv1-5")
pipe.fuse_lora()

print("✓ SD 1.5 + LCM-LoRA 載入完成")
print(f"  VRAM: {torch.cuda.memory_allocated()/1024**3:.2f} GB")

7.2 Step 2 — 標準 50 步 vs. LCM 4 步

prompt = "a photorealistic mountain landscape at golden hour, 8k detailed"

# ---- 標準 50 步（PNDM scheduler）----
pipe.scheduler = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    "runwayml/stable-diffusion-v1-5",
    torch_dtype=torch.float16,
).scheduler  # 恢復標準 scheduler
pipe.scheduler = pipe.scheduler.__class__.from_config(pipe.scheduler.config)

gen = torch.Generator("cuda").manual_seed(42)
torch.cuda.synchronize()
start = time.perf_counter()
image_50 = pipe(prompt, num_inference_steps=50, generator=gen).images[0]
torch.cuda.synchronize()
time_50 = time.perf_counter() - start

print(f"標準 50 步: {time_50:.2f}s")
image_50.save("01_standard_50step.png")

# ---- LCM 4 步 ----
pipe.scheduler = LCMScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)

gen = torch.Generator("cuda").manual_seed(42)
torch.cuda.synchronize()
start = time.perf_counter()
image_4 = pipe(
    prompt,
    num_inference_steps=4,    # ★ 只需 4 步 ★
    guidance_scale=1.0,       # LCM 不需要 classifier-free guidance
    generator=gen,
).images[0]
torch.cuda.synchronize()
time_4 = time.perf_counter() - start

print(f"LCM 4 步:   {time_4:.2f}s (加速 {time_50/time_4:.1f}x)")
image_4.save("02_lcm_4step.png")

7.3 Step 3 — 不同步數的品質比較

print(f"\n{'='*60}")
print(f"  LCM 步數 vs. 速度 vs. 品質")
print(f"{'='*60}")
print(f"{'步數':<8} {'時間(s)':<10} {'加速比':<8}")
print(f"{'-'*30}")

for steps in [1, 2, 4, 8]:
    gen = torch.Generator("cuda").manual_seed(42)
    torch.cuda.synchronize()
    start = time.perf_counter()
    img = pipe(
        prompt,
        num_inference_steps=steps,
        guidance_scale=1.0,
        generator=gen,
    ).images[0]
    torch.cuda.synchronize()
    t = time.perf_counter() - start
    img.save(f"lcm_{steps}step.png")
    print(f"{steps:<8} {t:<9.2f} {time_50/t:<7.1f}x")

print(f"{'='*60}")
print(f"\n★ 關鍵觀察:")
print(f"  • 4 步 LCM 品質接近 50 步標準 SD")
print(f"  • 2 步品質略降但仍可用——適合草稿和快速迭代")
print(f"  • LCM-LoRA 只是一個小型適配器（~67MB）")
print(f"  • 可以套用在任何 SD 1.5 的微調模型上")
print(f"  • 從 50 步降到 4 步 = 12.5x 步數減少 → ~10x 速度提升")
print(f"  • 這就是「架構層面的效率設計」的威力")

八、生態系工具全景

高效架構設計的工具生態覆蓋從自動搜索到一鍵部署的完整流程：

高效模型庫

架構搜索工具

高效注意力

非 Transformer 架構

高效擴散模型

九、從技術指標到商業影響

高效架構設計對企業 AI 的影響是全方位的：

十、導入路徑：三階段落地策略

  1. 立即見效——選用現有高效架構：CV 任務優先選擇 EfficientNet / MobileNetV3 而非 ResNet（timm 一鍵切換）；LLM 推論啟用 Flash Attention（多數框架已內建）；圖片生成加裝 LCM-LoRA（67MB 適配器，4 步生成）。這些操作不需要修改模型或重新訓練
  2. 小步驗證——評估非 Transformer 架構：對延遲敏感的分類任務，測試 Mamba 或 RWKV 替代 Transformer；對邊緣部署，評估 Phi-3 / Gemma 2B 等高效小型 LLM；使用 Once-for-All 或 NNI 為特定硬體搜索最優子網路
  3. 深度優化——全棧高效架構：用 NAS/DARTS 搜索特定任務的最優架構；在高效架構之上疊加量化（INT4）+ 剪枝 + 蒸餾；建立完整的「高效架構 → 訓練 → 壓縮 → 部署」流程，讓每一步都為效率服務

高效架構設計是模型效率五部曲的根基。剪枝移除冗餘參數、蒸餾傳遞知識、量化降低精度、動態計算按需分配——但它們都在優化一個已經存在的模型。高效架構設計則是在模型誕生之前，就確保它天生高效。MobileNet 的深度可分離卷積、EfficientNet 的複合縮放、Flash Attention 的 IO 感知設計、Mamba 的線性複雜度——這些架構創新不是「壓縮」的替代品，而是讓「壓縮」有了一個更好的起點。

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