纯 C++/CUDA 的 2 bit 三值微型模型,做零训练的工具意图路由
Star97
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语言C++
项目介绍
更新于 1 天前
构屎 GOUJI 是一个纯 C++/CUDA 写的微型模型项目,主打 2 bit 三值权重(-1/0/+1)、零 Python 依赖,目前的实际定位是一个设备端的命令路由层:把「读一下那个日志」这类自然语言意图分类成 read_file 等具体工具调用,支持 9 个基础工具,靠联想记忆实现零训练参数的写入——教一句新说法 23 微秒生效,不用梯度下降。实测在 8 GB 笔记本 GPU 上检索延迟 0.22 ms,留出集路由准确率 100%,三值量化比 int4 快约 1.9 倍。它明确不聊天、不推理、不写代码,语料外的动词会直接拒答。值得看的是对端侧推理、低比特量化、非 Transformer 路线感兴趣的研究者和 C++ 工程师,以及想了解「用检索加规则替代大权重」这一思路的人;只想找可用聊天模型或生产级 Agent 框架的读者可以跳过。
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associative-memorycppcudallm-inferenceno-pythonternary-quantizationtool-calling
仓库信息
| License | MIT |
| 创建时间 | 2026-10-18 |
| 最后推送 | 18 天前 |
| 热度分 | 0.0 |