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第6章 今天的面試就先到這里，幾位回去等通知吧（第1頁）

今天的面試就先到這里，幾位回去等通知吧

鄧永華聽完微微點(diǎn)頭：“一些行業(yè)里確實(shí)會存在這種問題，我是搞網(wǎng)安方向的，

一般這種情況我們關(guān)注的都是如何保護(hù)已上傳的數(shù)據(jù)或者是在數(shù)據(jù)傳輸過程中進(jìn)行更加復(fù)雜的加密算法，

但是數(shù)據(jù)在傳輸過程中，無論加密多強(qiáng)，理論上都存在被截獲和破解的風(fēng)險(xiǎn)，而且數(shù)據(jù)包越多，傳輸時(shí)間越長，風(fēng)險(xiǎn)暴露窗口越大，

現(xiàn)在大模型的數(shù)據(jù)量都是巨大的，風(fēng)險(xiǎn)也會更大，所以一些保密性強(qiáng)的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在還是會采用光盤，硬盤這種物理的方式。

不過你這種方法也算是一種新的思路，繼續(xù)吧。”

“老師說的沒錯(cuò)，ai模型的邊緣部署如果能夠?qū)崿F(xiàn)，可以很大程度上規(guī)避這類數(shù)據(jù)安全的問題，讓數(shù)據(jù)可以直接在本地進(jìn)行使用，不用轉(zhuǎn)移?！?/p>

周昀將ppt翻到下一頁：“其實(shí)現(xiàn)在已經(jīng)有了不少相關(guān)的研究，但是想要真正實(shí)現(xiàn)讓大模型在手機(jī)這種終端運(yùn)行還有很長一段路要走。”

哪怕是明年年初deepseek公開論文中的蒸餾方法，也達(dá)不到周昀想要的結(jié)果。

其實(shí)憑借他現(xiàn)在變態(tài)的記憶力完全可以復(fù)現(xiàn)出大量還未出現(xiàn)的頂刊論文，包括很多開源的代碼。

但是他不會這么做，計(jì)算機(jī)能夠如此快速的發(fā)展，離不開兩個(gè)字——“開源”！

如果他真的做了“文抄公”，就相當(dāng)于是剽竊了別人的研究成果，哪怕是前世的周昀都沒有干過這種事情，更別說現(xiàn)在了。

而且，憑他現(xiàn)在的智商，想發(fā)幾篇頂刊，很難嗎？

收回有些發(fā)散的思維，周昀繼續(xù)道：“現(xiàn)有的邊緣

ai部署我總結(jié)為以下三類：

1模型壓縮，這是最直接也最常用的方法之一，可以理解為將一塊充滿水分的海綿強(qiáng)行擠壓變小，主要的方法一般有量化、剪枝、知識蒸餾，不過這種方法也有一個(gè)缺陷，那就是模型的性能會變差。

2邊緣資源管理與調(diào)度，簡單來說就是智能地分配和優(yōu)化邊緣計(jì)算設(shè)備，如服務(wù)器、傳感器、網(wǎng)關(guān)的算力，以高效、低延遲地執(zhí)行

ai任務(wù)，但是這種方法會帶來數(shù)據(jù)安全和隱私問題。

3適應(yīng)性

ai系統(tǒng)，這是我自己定義一種方法，即設(shè)計(jì)一種框架，讓大模型能夠自行優(yōu)化，縮小，達(dá)到能夠部署在邊緣設(shè)備的方法，通俗來講就是用ai調(diào)教ai。

這也是我提出的agileed的主要思想。

當(dāng)然，我所說的方法都是軟件層面的，不管怎么設(shè)計(jì)，其終究都是受限于物理設(shè)備，

但是在我看來，如今的算法還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有觸及到現(xiàn)有物理設(shè)備的上限?！?/p>

聽到這里，一同參加面試的四位學(xué)生已經(jīng)有點(diǎn)麻了。

滿臉的問號已經(jīng)不足以形容他們的懵逼。

他們腦子里不由得同時(shí)發(fā)出靈魂三問：“我是誰？我在哪？我要干什么？”

這還是雙非嗎？

不光是他們，其實(shí)就連邱彥和沈瑞都有些唏噓，雖然暫時(shí)周昀還沒有講到具體的算法，

但是光憑前面這些，就能看出來他在ai方面的功底不差，論文估計(jì)也沒少看，不然就鄧?yán)蠋焼柕?/p>