为了挽救叙事危机，黄仁勋试图用“Agent经济学”重构市场预期——未来每个企业都将部署数百万个AI Agent，每个Agent每秒都在持续生成海量Token，进而驱动算力需求再上一个数量级，以此对冲算法优化带来的算力效率提升，延续英伟达的增长神话。
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该流程首先使用 TRL/SFTTrainer 对 JSONL 格式的训练数据上的 google/functiongemma-270m-it 基础模型进行微调。训练完成后，使用 ai-edge-torch 和 dynamic_int8 量化算法将模型转换为 TFLite 格式。最后一步取决于目标运行时环境：对于 MediaPipe，将 TFLite 模型与分词器和停止标记合并到一个 .task 包中，该包可在 iOS、Android 和 Web 上运行。或者，你可以将其打包为 .litertlm 格式，用于 LiteRT-LM 运行时，该运行时提供 NPU 加速和更广泛的平台支持，包括桌面平台。，这一点在heLLoword翻译官方下载中也有详细论述
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