AI邊緣計算 | 科幻電影中的場(chǎng)景將成為現實(shí)

　　在人工智能的浪潮中，云端大模型如ChatGPT以其深度的思考和全面的回答贏(yíng)得了廣泛的關(guān)注。然而，端側小模型卻常常被人們忽視。其實(shí)，小模型在人工智能體系中扮演著(zhù)同樣重要的角色，它們與大模型相輔相成，共同推動(dòng)著(zhù)人工智能的發(fā)展。

端側小模型：快速響應的“潛意識”

　　如果說(shuō)大模型是人工智能的“大腦”，那么端側小模型就是人工智能的“潛意識”。大模型以其強大的語(yǔ)言生成、知識理解和推理能力，在深入思考場(chǎng)景中發(fā)揮著(zhù)重要作用。但它們的思考過(guò)程相對較慢，而且需要連接網(wǎng)絡(luò )，部署時(shí)需要大量的計算資源。相比之下，小模型更加注重快速判斷和響應。它們參數規模較小，結構相對簡(jiǎn)單，功能單一，但部署時(shí)對計算資源的要求較低，使用時(shí)也無(wú)需網(wǎng)絡(luò )連接。這種特性使得小模型能夠在需要立即執行指令的場(chǎng)景中發(fā)揮出優(yōu)勢。

優(yōu)勢互補，完美配合

　　大模型和小模型并不是孤立存在的，它們可以相互配合，共同完成任務(wù)。以一款機器人為例，這款產(chǎn)品將云端大模型作為“大腦”，理解人類(lèi)意圖，思考指令的邏輯。而端側小模型則將這些思考結果轉化為具體的工作指令，控制設備完成工作。這樣的場(chǎng)景令人驚艷：當你問(wèn)機器人桌上有什么能吃的東西時(shí)，它會(huì )迅速掃視桌面，理解并識別出餐具、水杯和面包等物品。然后，它會(huì )思考一會(huì )兒，得出面包是可以吃的食物，并指揮機械手用合適的力度將面包遞到你的手里。整個(gè)過(guò)程中，思考過(guò)程和做出選擇由云端大模型完成，而端側小模型則負責將思考的結果轉化為具體的動(dòng)作。

端側小模型擁有廣泛的前景

　　端側小模型不僅具有快速響應的優(yōu)勢，還具備強大的學(xué)習能力。 可以將端側小模型看作是一個(gè)失憶但學(xué)習能力很強的人類(lèi)。通過(guò)不斷“投喂”數據，我們可以訓練模型進(jìn)行各種專(zhuān)項能力的學(xué)習，如掃地、炒菜、洗衣服等。這種訓練方式不僅高效，而且成本極低。因為模型擁有的這些能力是可以低成本復制的。這意味著(zhù)，一旦我們訓練出一個(gè)優(yōu)秀的端側小模型，就可以將其復制到無(wú)數個(gè)設備中，實(shí)現智能的普及。

小模型與AI邊緣計算設備相互依存

　　端側小模型與 AI 邊緣計算設備是一種相互依存的關(guān)系，小模型的正常運行離不開(kāi)AI邊緣計算設備。端側小模型憑借其快速響應等優(yōu)勢在智能應用中發(fā)光發(fā)熱，而 AI 邊緣計算設備則是端側小模型的堅強后盾，為其提供計算能力、實(shí)時(shí)響應保障、數據處理支持和安全隱私保護。它們共同推動(dòng)著(zhù)科技的發(fā)展，為生活和生產(chǎn)帶來(lái)更多的智能和便利。杰和科技擁有全系AI產(chǎn)品，包括邊緣計算整機，自帶算力的主板以及AI PC ，選擇 AI 邊緣計算設備是一個(gè)復雜的過(guò)程，需要考慮應用場(chǎng)景、計算資源、可擴展性、兼容性以及數據安全等多個(gè)因素。只有這樣，才能挑選出最適合的設備，實(shí)現高效、安全的智能化應用。

未來(lái)展望

　　隨著(zhù)AI邊緣計算設備和端側小模型的廣泛應用，不僅邊緣計算設備會(huì )進(jìn)入千家萬(wàn)戶(hù)，未來(lái)還可能會(huì )出現“端側應用商店”，就像手機應用商店一樣，我們可以在這個(gè)平臺上購買(mǎi)或免費獲取各種端側模型，以適配不同的應用場(chǎng)景。邊緣計算時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，AI邊緣計算設備與端側小模型正在開(kāi)啟未來(lái)智能時(shí)代的新篇章，科幻電影中的場(chǎng)景必將成為現實(shí)。