日期: 2026 年 1 月 11 日

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型在视觉识别、自然语言处理、推荐系统等领域展现出惊人的性能。然而，这些模型往往参数庞大、计算复杂度高，导致训练和推理成本居高不下。对于云端资源丰富的大型企业尚可承受，但在边缘计算场景下，设备算力有限、功耗受限，如何在保证模型性能的前提下，实现模型轻量化与高效部署，成为行业的巨大挑战。