在流量红利尚在的阶段，交易规模的扩张可以掩盖效率与分配问题；但当新增用户放缓、使用频率趋稳，平台增长就不可避免地从规模扩张转向单位变现。这一转变，使抽佣的性质发生了变化。它不再只是对撮合价值的回报，而逐渐承担起补增长的角色。
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该流程首先使用 TRL/SFTTrainer 对 JSONL 格式的训练数据上的 google/functiongemma-270m-it 基础模型进行微调。训练完成后，使用 ai-edge-torch 和 dynamic_int8 量化算法将模型转换为 TFLite 格式。最后一步取决于目标运行时环境：对于 MediaPipe，将 TFLite 模型与分词器和停止标记合并到一个 .task 包中，该包可在 iOS、Android 和 Web 上运行。或者，你可以将其打包为 .litertlm 格式，用于 LiteRT-LM 运行时，该运行时提供 NPU 加速和更广泛的平台支持，包括桌面平台。