待验证50% 置信基准精确时间

通过剥离输出与元数据、仅传代码单元格diff、超长行用长度+哈希替代等方法，可将每次notebook评审的token消耗从约30k降至1k–1.6k，降幅超过95%。

1

来源数

50%

置信度

中期 (~90 天)

时效性

2026/10/17

首次发现

有效期至：2027/1/15

来源

别再喂整个Notebook！代码差异法省下95% Token

涉及实体

Jupyter Notebookproduct diffconcept

相关事实

待验证切换新架构后，Legion平均缓存量从6.48M降至3.48M（-46%），平均未缓存量从1.71M降至1.03M（-40%）。65% 相似待验证每权重2比特量化将每个神经网络权重压缩到仅用4个离散值表示，存储体积缩减至原来的1/8到1/16，代价是精度损失65% 相似待验证单通道内存配置在同等容量下性能可比双通道下降15%-30%65% 相似待验证在 SPECjbb2015 基准上，紧凑对象头使堆内存减少 22%、CPU 时间减少 8%、垃圾回收次数减少 15%64% 相似已验证4bit 量化可将模型体积缩减约 75%64% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/1052564

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1052564

MCP

get_claim(id=1052564)