◎Zhang Shiliangang终端多模式数据的智能分析技术是当前限制战略新兴行业（例如自动驾驶，人形机器人机器人和低空经济体）快速发展的技术瓶颈之一。机载车辆，固定的车辆，可穿戴传感器和其他端设备继续生成不间断尺度的数据，涵盖了各种异源形式，例如文本，图像，点云，音频和视频。通过诸如数量模型和知识的不当行为等技术在终端设备上在终端设备上的100亿个参数模型结束的结论以及实时操作的结论，也预计它也不会为我的国家提供比AI竞争技术的第一先进优势，但它也可以使自己的智能启动启动，这是一个启发的密码，该行业的启动是启动的，这是一个主要的势头，即在启动的主要势头，是国家的势头，是我的势头的开发，是我的势头的发展，是我的势头的发展，该国的发展是我的势头，这些势头是我的势头，即我的势头，是我的势头，是我的势头，是我的势头，是我的势头的势头，是我的势头的发展。主要策略。多模式大型模型技术具有重大的好处。作为对人工智能的切割研究，多模式大型模型可以通过统一的体系结构来处理多模式输入和输出，这不仅可以实现良好的整合和对跨模式数据的良好整合和理解，还可以探索模态之间的关系和完成，并促进单个误解的多项式多项式良心的疑问将人工知识分子技术转移到单一的疑问中。当前，遵守主要大型多模式的参数超过100亿，在许多类型的Kumplice活动中表现出色。具体而言，其技术优势主要反映在以下三个方面。首先，跨模式统一建模。多模式大型模型实现了对异源数据的集成处理和理解，这有效地减轻了由T的复杂性的问题辐射多模型部。例如，自主驾驶系统可以使用大型的多模型模型来同步相机收集的视频和LIDAR收集的三维点云，以实现更准确的场景感知和更安全的行为决策。第二个是高级理解的能力。多模式大型模型已根据大量多模式数据和复杂的培训活动完成了培训。它可以结合多种信息信息，以实现准确的语义组织，对场景的复杂理解以及内容的认知和产生。例如，主要的多模式模型显示出在图形问答，视频摘要，多模式获取，视频图像的产生等活动中表现出了更大的性能。第三个是一般和大学。大型多模型模型可以通过大规模的预训练获得一般表示，知识的记忆和多模式数据推理技能，并可以有效地适应新的活动，新数据和新场景。多模式大型模型已成为实施“通用人工智能（AGI）。端侧开发面对“计算法律”问题的主要途径之一，即，绩效改善了截止的培训参数，培训数据和功率资源的模型。大量数据和大量的数据，以及大型能源消耗，使大型模型在诸如终端设备方面的有限型和终端设备的运作能力，并使得限制了终端设备，并有限公司的终端设备，使得自动驾驶仪式的公共设备，使得自动驾驶范围的公共设备，使得自动驾驶范围的公共工具，使得有限公司的公共工具，这是一个公共的工具，使得自动驾驶范围的公共设备，使得有限的工具既有效果设备（例如汽车芯片）。对优化和适应性进行了适应，并使用有限的计算Lakas来获得最佳性能。但是，端侧数据具有高标记的缺失率，有限的数据量表和动态分布，这很难支持大型多模型对相反最终风景的快速研究和适应。现代研究需要三个层次。破坏了计算强度和适应性的瓶颈，并实现多模式部署的有效末端大型模型需要从三个级别的计算体系结构，研究合作和计算硬件计算进行更改。首先，我们必须更改端端出色的计算体系结构，包括具有有意识的压缩模型的轻巧压缩模块，低复合计算问题等。响应DATAMODAL和模式间冗余的多模态数据，它是产生轻巧的跨模量模块所必需的。通过计算多模式计算特征来出现。选择性融合的机制。尽管当前的多高高体系结构模型可以处理各种模态特征，但其串行处理模式导致重复计算和浪费资源。新一代体系结构将需要实现模态特征的并行交互处理，例如使用动态门控机制自动过滤关键特征，以减少计算功能和值的数量。 At the same time, it is necessary to deeply optimize device hardware characteristics (such as heterogenous onesComputing units, memory bandwidth limits, etc.) and develop hardware-family care tasks, and by hybrid volume of precision, sparse pruning and other methods, the model can honor different inquiries such as ways such as ending such as a single method such as varied procedures, mobile mobiles and npu Maintains performance, and realizes the processing of优化var任务。此外，有必要打破传统变压器模型的复杂限制的平方水平，基于网络体系结构的自动搜索，状态空间模型或混合体系结构探索后继者，并降低模型计算的复杂性。其次，我们必须与端云推理的研究和机制建立合作，使用知识狄克和动态的额外成瘾，以在大型云模型的强大概括能力以及端端数据的实时增益中提供完整的发挥，并实现学习和动态适应多模型大型大型大型大型大型大型终端的增长。一方面，我们必须使用知识扩张技术来生成高质量的伪标签，并为结束时的特征表示形式，以有效地使最终标签数据不足。另一方面，应采用参数和动态策略的脱钩，以划分模型进入可以正确修复动态布置的固定通用知识和特定任务的共享层，以便端侧模型不会使所学知识的知识持lammaint，而是学习增加和更快地适应新场景和新活动的新知识。同时，有必要设计一种层次决策方法，在最后处理实时简单任务，并在云中保持复杂的计算，以实现计算强度和效率的平衡优化。 End -Cloud协作不仅可以解决自动驾驶和智能终端等场景中大型多模型的问题，而且还可以促进人工智能。将范式从“集中情报”升级到“分布式情报”为智能行业提供了基本的技术支持。同样，我们应该计划开发新的计算功率硬件。新计算硬件com的非凡成功推杆可以为大型多模式的末端打开新的路径。目前，高级包装技术（例如3D堆叠和芯片）的季节包括异质计算功率，例如专用AI加速模块，通用计算单元和端侧设备的传感器处理器，这些端侧设备可为多种模型和能源模型的多种模型和能源模型提供多种模型和能源模型的多种模型。将来，我们需要继续在半导体制造过程中取得突破。高级过程的持续演变2纳米及以下可以使端侧芯片以强度和能源效率比率的计算密度向前迈进，从而为局部扩展100亿个参数模型创造了那些哈德软件条件。同时，我们应该更改神经形态计算的架构，尤其是手腕神经网络的协调开发K和类似大脑的芯片，并通过限制生物神经元的手腕机制，同时改善计算，以努力在能源效率之比取得成功。此外，有必要开发高性能的光电互连I/O芯片，利用它们在超高带宽方面的好处，并长期提供光学通信，从而极大地提高了许多GPU在云计算平台上相互关联的效率的效率，从而有效地在构建了既有教育方面的良好模型之间，可以在云计算平台上进行良好的建立良好的教育，从而在建立良好的教育之间进行了良好的竞争效率。这一系列的创新将为部署大型多模式的结束并重塑人工计算智能的工业结构提供新的硬件支持。 （May -Set是北京大学计算机科学技术学院的副教授）