#Transformer#模型架构#AI研究#开源模型#高效训练
STEM：用嵌入模块扩展Transformer
通过嵌入模块提升Transformer扩展性 解决大模型训练成本高、效率低问题 模块化设计降低计算资源消耗
落地难度
4.0
搞钱系数
3.0
综合指数
3.5
核心亮点
- 核心解决：解决大模型训练成本高、效率低问题
- 谁会买单：中小AI公司、教育科技团队
- 变现思路：封装为轻量API服务或SaaS工具，用于低成本微
- 落地难度：4/5
- 搞钱系数：3/5
落地难度分析
需熟悉Transformer底层实现，但开源代码可复用，适合有PyTorch经验的独立开发者。
盈利潜力分析
买单群体: 中小AI公司、教育科技团队 思路: 封装为轻量API服务或SaaS工具，用于低成本微