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阐述网络使能技术对于AI大模型的支持作用,包括数据传输、模型训练、推理加速等方面。
分析大数据时代下,AI大模型对网络带宽和存储的需求,以及如何通过技术创新来满足这些需求。
探讨网络技术如何助力AI大模型的训练过程,包括分布式训练、联邦学习等技术的应用。
讨论网络技术在AI大模型推理和部署中的作用,特别是边缘计算和云计算的结合。
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分析支持AI大模型的网络架构和通信协议,以及它们如何优化以适应大模型的需求。
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讨论AI大模型面临的技术挑战,如能耗、可解释性、泛化能力等,以及网络技术如何帮助克服这些挑战。
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