#超参数优化#模型缩放#LLM训练#μP#一人公司AI工具
跨模块超参迁移：小模型调参，大模型直用
用小模型调好的超参直接迁移到大模型 省去大模型昂贵的调参成本 支持模块级细粒度超参迁移
落地难度
4.0
搞钱系数
4.0
综合指数
4.0
核心亮点
- 核心解决：省去大模型昂贵的调参成本
- 谁会买单：中小AI团队、独立开发者
- 变现思路：提供超参迁移SaaS或开源工具+付费微调服务
- 落地难度：4/5
- 搞钱系数：4/5
落地难度分析
需复现Complete(d)P参数化，对PyTorch底层有要求，调试复杂但可封装为工具
盈利潜力分析
买单群体: 中小AI团队、独立开发者 思路: 提供超参迁移SaaS或开源工具+付费微调服务