Unreal Engine在迭代過程中，早已悄悄埋下適配獨立創作的隱性基因，從4.27版本的“Mobile Rendering Optimizations”到5.0的“Nanite輕量化適配”，再到5.3的“藍圖模塊化精簡”，每一次更新都在為小型項目減負，只是這些能力被其3A級表現的光環所掩蓋。近年來，越來越多獨立開發者用它交出了驚喜答卷：有人用其打造出畫風細膩的2D敍事短篇《霧
從技術演進規律來看，LLM的能力邊界不僅由模型架構定義，更受限於底層系統的承載能力，而C++憑藉無額外運行時依賴、內存管理自主可控、編譯優化靈活高效等核心特性，恰好彌補了高層語言在性能與控制力上的短板，為LLM系統提供了從推理速度、內存佔用到穩定性的全方位保障，成為連接LLM複雜算法需求與硬件底層算力的核心橋樑，更是決定LLM能否從實驗室原型走向規模化商業應用的技術基石。
許多高層語言構建的LLM方案，雖能通過靈活封裝適配複雜架構，卻因抽象層的運行時開銷、硬件調用的中間損耗，導致實際推理效率大打折扣，尤其在高併發、資源受限場景下，這種損耗會被無限放大。而C++的核心價值，正體現在其“零開銷抽象”與“硬件級可控”的雙重特性上：它既能夠以接近彙編的底層效率直接操作CPU、內存、緩存等硬件資源，又能通過泛型編程、強類型系統構建靈活的抽象層，無需額外 ru
