的本子上记录着什么。
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十几分钟的时间过的飞快,周昀的汇报很快就进入了尾声:“……综上所述,agileedge为edgeai提供了一种高效、自适应的协同优化解决方案,
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能够在动态的边缘环境下,尽可能地保留模型原有的性能,谢谢大家!”
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随后朝着台下微微鞠了一躬。
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接下来就是q&a环节。
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坐在前排的何凯明举起了手,周昀自然不可能当作没看到。
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“何教授,您请问。”
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工作人员立刻小跑着将麦克风递了过去。
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坐在后排的人这才发现,提问的人居然是何凯明,一时间,所有人的目光都聚焦在两人身上。
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何凯明接过话筒微微点头:“很有趣的工作,事实上我之前就已经看过了这篇文章,agileedge在模型的压缩算法上的设计思路非常巧妙,
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但是我有一个问题,你的压缩算法是基于ai调教ai的思想,那你该如何保证用于调教ai的ai做出的决策是最优的?
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这个负责调教的ai,其鲁棒性又由谁来保证和监督?如果是这样的话,是否又需要一个ai来负责监督,这样是不是会陷入一个‘无限递归验证’的循环?
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那么你如何在理论上保证这种‘自我优化’过程的收敛性和可靠性,而不仅仅是在你的实验数据上表现良好?”
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其他人听到这个问题都不由地感叹,不愧是大佬,提出的问题总是这么尖锐。
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如果周昀无法回答这个问题,这篇文章的严谨性就会受到质疑。
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