AgileEdge的作用概括來說就是兩個字——打包！PPT上所展示的是AgileEdge最為核心的三個組件，分別是：
感知與狀態編碼層，它的作用是收集并預處理來自邊緣環境的原始、多模態數據，
AI協同優化決策引擎，采用分層強化學習架構，實現大模型的縮小，
執行與反饋層，將縮小的大模型打包到相對應的邊緣環境中。
最終達到AI邊緣部署的目的，理論上來說，無論什么樣的大模型，經過這一流程都能被塞到邊緣設備中。”
鄧永華看著大屏幕上的PPT思考了一會兒，緩緩開口：“我有一個問題，
既然AgileEdge框架具有高度的自適應性，它有沒有可能會在運行時為了滿足短期性能目標而頻繁地對邊緣設備上的AI模型進行極端壓縮，或者進行激進的在線剪枝。
這種持續且可能激進的“調教”行為，長此以往是否會導致模型在未被直接監控的復雜場景或長尾數據分布上出現不可預知的精度漂移甚至災難性遺忘？
還有一點就是AgileEdge如何在動態模型“打包”的過程中，系統性地量化并約束這種潛在的、累積性的精度損失？”
周昀眉頭不自覺微微皺起，這個問題確實是他的疏忽，這和智商沒有關系，完全就是科研經驗上的不足。
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