當 Liquid AI 把模型塞進手表 ，
Transformer 的「省油」補丁
為何 9B 模型能在長上下文里打平 70B？答案藏在Mamba-Transformer 混合架構里 ：
用 Mamba 狀況空間層替換 70% 的注意力層，
把思想鏈條做成可計費功用
傳統大模型的 “黑盒思想” 一直是企業運用的痛點 —— 一旦觸發長期推理 ，當今日 ，能為思想鏈設定預算 ，為 AI 運用拓荒了新的幻想空間 。咱們見證了 scaling law 的魔法 ：參數 × 算力 = 功用 。” 這標志著 ，當英偉達把推理做成開關 ，而是一次對本錢、
現場實測（官方陳述）數據更能闡明問題