#515. GPT-5、Claude 和 Gemini 的是如何训练与部署的
跨国串门儿计划1623 字 (约 7 分钟)
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Reiner Pope在播客中深入剖析GPT-5、Claude和Gemini等大模型的训练与部署细节，从批次大小对成本与延迟的影响，到内存墙如何成为上下文长度限制的关键，再到通过API定价反推技术架构，揭示了AI基础设施的实战智慧。
入选理由：最优批次大小≈300×稀疏度，为跨硬件稳定常数，显著影响推理成本与延迟。
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