在边缘计算中使用小型语言模型（SLM）实现高效资源管理

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作者 | Suruchi Shah 译者 | 王强 策划 | Tina   要点 小型语言模型（SLM）将 AI 推理能力带到了边缘场景，而不会让资源受限的设备不堪重负。 SLM 可用于实时学习和适应各种模式，减轻计算负担，并使边缘设备更智能。 量化和修剪等技术使语言模型更快、更轻便。 谷歌 Edge TPU 旨在直接在边缘设备上执行高效 AI 推理任务；这是一个很好的研究案例，可以探索修剪和稀疏技术如何优化资源管理。 用于资源管理的 SLM 未来发展方向包括物联网传感器网络、智能家居设备、工业自动化的边缘网关和智能医疗设备。 在我们这个高度互联的世界里，从冰箱到健身追踪器，一切设备都在争夺带宽份额，而边缘计算是让这些设备顺利运行的无名英雄。可以把它想象成街区里最酷的孩子，在数据生成的地方处理数据，而不是把所有东西都拖回云端。这意味着更快 ………………………………