黄金平衡点：单个大脑与数千微型适配器如何拯救开源 AI

针对巨型 MoE 模型的显存门槛，一种模块化架构提出以单个压缩量化基座搭配数千个 2 至 5 MB 的 LoRA 微适配器。系统利用双层分层路由在 1 至 2 毫秒内按需流式加载微适配器，并结合多头潜在注意力（MLA）将上下文缓存占用压缩约 90%。该方案摆脱了对昂贵多 GPU 云端集群的依赖，使开发者在消费级硬件上即可本地运行高性能 AI。