第七届信息科学与系统会议以及第五通信技术和云计算会议于2024年8月14日至16日在苏格兰的爱丁堡举行。我们的撰稿人，，亲自参加。
在此Techrepublic Premium功能中，阅读活动的一些亮点，其中包括操纵图像和深击视频及其检测，人工智能如何过渡到网络的边缘，以及复合AI如何将AI提升到一个新的水平。
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AI在边缘
生成的AI通常涉及大量对大型系统的投资。显然，保持Openai的Chatgpt运行时间每天要花费高达700,000美元。因此，只有一组相对较小的高标准和资金丰富的初创公司参与了大型语言模型的大规模开发和培训）。随着AI的发展，显然需要这些应用程序更广泛地分布。为了使AI Gen发挥其全部潜力，它需要在任何地方使用，而不仅仅是通过一些云提供商。
因此，边缘AI的概念正在出现 - AI应用程序和LLM在智能手机和平板电脑，汽车内部或工厂地板上运行。设想的好处包括降低模型培训的成本，在本地包含数据时较少的安全性或隐私问题，并且由于不涉及云而降低延迟。
英国伦敦南岸大学智能互联网技术研究小组的负责人Tasos Dagiuklas教授在CTCCC 2024年AI的会议上研究了这一领域。他详细介绍了如何在分布式云中有效地部署不同的工作量。计算基础架构以减轻与集中式云体系结构相关的负担。他说，这是通过分解AI代涉及的许多功能来实现的。取而代之的是，这些功能被分为虚拟功能链，这是围绕经常将大型AI发动机固定回的计算和通信限制的好方法。换句话说，在边缘进行AI计算的很大一部分，并以一种能够在相对简单且廉价的硬件上运行的方式进行操作。
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