仅本地处理 · 不调用模型

少一点排错，多一点发现。

为 AI 工程师、研究者和博士生准备的七款本地工具：检查数据、对比实验，并在明确假设下验证采样与解码方案。

逐行对比两个版本，测量 Token 和 UTF-8 字节的增减。

定位坏行、重复样本、超长输入及训练集与验证集的精确重叠。

观察 Unicode 安全的分块边界、重叠范围与真实文本 Token 数。

对相同样本上的两个系统进行比较，计算可复现的 bootstrap 区间。

在启动实验前拆解权重、KV cache 与全量训练状态的显存预算。

用可复现的本地分布测试 temperature、top-k 与 nucleus sampling。

在明确的接受率与延迟假设下，验证草稿模型什么时候加速、什么时候拖慢。