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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

鄧永華聽完微微點頭：“一些行業里確實會存在這種問題，我是搞網安方向的，

一般這種情況我們關注的都是如何保護已上傳的數據或者是在數據傳輸過程中進行更加復雜的加密算法，

但是數據在傳輸過程中，無論加密多強，理論上都存在被截獲和破解的風險，而且數據包越多，傳輸時間越長，風險暴露窗口越大，

現在大模型的數據量都是巨大的，風險也會更大，所以一些保密性強的數據，現在還是會采用光盤，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，繼續吧。”

“老師說的沒錯，ai模型的邊緣部署如果能夠實現，可以很大程度上規避這類數據安全的問題，讓數據可以直接在本地進行使用，不用轉移。”

周昀將ppt翻到下一頁：“其實現在已經有了不少相關的研究，但是想要真正實現讓大模型在手機這種終端運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，也達不到周昀想要的結果。

其實憑借他現在變態的記憶力完全可以復現出大量還未出現的頂刊論文，包括很多開源的代碼。

但是他不會這么做，計算機能夠如此快速的發展，離不開兩個字——“開源”！

如果他真的做了“文抄公”，就相當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，更別說現在了。

而且，憑他現在的智商，想發幾篇頂刊，很難嗎？

收回有些發散的思維，周昀繼續道：“現有的邊緣

ai部署我總結為以下三類：

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缺陷，那就是模型的性能會變差。

2邊緣資源管理與調度，簡單來說就是智能地分配和優化邊緣計算設備，如服務器、傳感器、網關的算力，以高效、低延遲地執行

ai任務，但是這種方法會帶來數據安全和隱私問題。

3適應性

ai系統，這是我自己定義一種方法，即設計一種框架，讓大模型能夠自行優化，縮小，達到能夠部署在邊緣設備的方法，通俗來講就是用ai調教ai。

這也是我提出的agileed的主要思想。

當然，我所說的方法都是軟件層面的，不管怎么設計，其終究都是受限于物理設備，

但是在我看來，如今的算法還遠遠沒有觸及到現有物理設備的上限。”

聽到這里，一同參加面試的四位學生已經有點麻了。

滿臉的問號已經不足以形容他們的懵逼。

他們腦子里不由得同時發出靈魂三問：“我是誰？我在哪？我要干什么？”

這還是雙非嗎？

不光是他們，其實就連邱彥和沈瑞都有些唏噓，雖然暫時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，論文估計也沒少看，不然就鄧老師問的