说到这里周昀停了一下，将PPT翻到下一页。
老师没有提问，那他就继续讲。
“这种情况下，我们面临一个巨大的挑战：如何让庞大、复杂的AI模型，在这些资源有限的“小设备”上，也能跑得又快又好，还能实时响应？
以下四点是我认为的需要解决的几个痛点：
1.尺寸不符：大模型在小设备上跑不动，或直接装不下。
2.速度滞后：即使勉强能跑，响应速度也慢，用户体验差。
3.能耗巨大：小设备电池续航有限，大模型会迅速耗尽电量。
4.网络依赖：依赖云端意味着有延迟，且断网就失效，隐私也难以保障。”
“不好意思，我打断一下。”
“老师您说。”
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