有没有了解过训练推理一致性这个领域？

回答思路

1. 能解释训练推理不一致的核心来源（如量化、Dropout、BatchNorm等）
2. 能说明训练与推理在数值和分布上的差异
3. 能结合具体技术举例（如量化感知训练、BN 修正等）
4. 能补充其他一致性挑战（如推理缓存、KV Cache 量化对性能影响）