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    某制造高端手機(jī)的公司位于工業(yè)區(qū)的某個倉庫突然起火,該倉庫內(nèi)存儲多種原材料,已經(jīng)被嚴(yán)重?fù)p毀。此次火災(zāi)影響了到了該公司的多款手機(jī)的制造,需要追溯到公司哪些產(chǎn)線的生成設(shè)備使用該原材料,調(diào)整對應(yīng)供應(yīng)計劃。本實驗場景中涉及多系統(tǒng)且追溯數(shù)據(jù)量大,期望可以將跨系統(tǒng)追溯問題的解決時效降低為分鐘級。
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    本課程主要介紹大模型為手機(jī)智能帶來巨大機(jī)遇的同時,也面臨諸多挑戰(zhàn)。本次分享針對端側(cè)大模型落地關(guān)鍵技術(shù)展開介紹,并針對其中涉及的三個關(guān)鍵技術(shù)(模型數(shù)據(jù)處理、模型性能、模型安全)展開深入探索。
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    本課程主要介紹隨著越來越多的新款筆記本和手機(jī)終端將搭載具備AI能力的CPU,使得本地運行AI大模型成為一種新趨勢,由此形成了混合遠(yuǎn)程和本地AI大模型架構(gòu)的新形態(tài)Web應(yīng)用。本課程以一個提供AI輔助預(yù)定酒店的Web應(yīng)用為例,講述混合AI架構(gòu)如何應(yīng)對三種不同場景,通過講述這三個場景的
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