英伟达目前的企业级显卡主要分为两条产品线（注：两者本质上都是 GPU，只是市场定位不同）：
训练卡：
推理卡：
此外，华为也有昇腾系列 NPU（如 2026 年发布的 950PR）作为替代方案。
选购建议：训练选 H100/H200，推理选 L40S，尝鲜等 B100。
强化学习强在哪？一句话：它不需要正确答案，只需要对错信号。
监督学习从标注数据里找规律，强化学习从环境奖惩里学策略。两者的区别不是"强弱"，而是解决问题的类型完全不同——SL 学映射，RL 学决策。
最容易被误解的一点：强化学习的目标不是每次选最优动作，而是最大化长期累积回报。只看眼前奖励的 RL 跟贪心算法没区别，价值函数才是它的灵魂。
Actor-Critic 架构让模型同时扮演"演员"和"评论家"两个角色——一个负责决策，一个负责评判，互相对抗、一起进化，AlphaGo 的底层思路也源于此。
最关键的应用：PPO 算法驱动了 RLHF，让大模型通过人类反馈学会"察言观色"。训练数据见顶的背景下，RL 是提升模型推理能力的核心引擎。
多模态模型的真正瓶颈不是 "看不清"，而是 "指不准"。
Reference Gap（指代断裂）：模型看到了目标对象，但在推理链中无法稳定引用"到底是哪一个"。"左边那个""他旁边的"这类自然语言描述在视觉空间里不是精确地址——场景越复杂、相似物体越多，语言变量就越容易在几步推理后漂移到另一个实体上。
解法：把边界框和坐标点变成推理链的 中间变量。 每写下一个框 = 在草稿纸上钉一颗钉子，后续推理围绕这些坐标展开，不再依赖模糊的自然语言指代。论文将框和点定义为"视觉原语（Visual Primitive）"——本质上就是把人类"用手指点着数"的动作形式化到了 token 序列里。
工程压缩比 7056×：2916 patch tokens → 3×3 空间压缩 → 324 → CSA 注意力缓存压缩 → 81。语言模型 DeepSeek V4 Flash（284B/13B MoE）+ 从头训练 DeepSeek ViT，视觉 token 限制在 81–384，不靠无限堆 token。
数据说话：~90 个视觉缓存条目跑出 77.2 分，Gemini 3 Flash 用 1100 个拿 76.5 分。视觉 token 不是越多越好，关键是模型有没有办法把"这个对象"稳定地绑定到图像坐标上。
