项目介绍： 1.项目背景 随着人工智能技术的快速发展，大模型在多个领域展现出强大的能力。然而，这些模型往往需要强大的计算资源，限制了它们在资源受限的终端设备上的应用。为了解决这一问题，本项目致力于开发一种轻量级大模型，使其能够在各种终端设备上高效运行，实现离线部署。 2.预期目标 • 轻量级模型设计： 通过迭代和创新网络结构，设计出一种轻量级的全模态模型。这种模型将优化参数量和计算复杂度，同时保持较高的性能。 • 跨平台兼容性：完成模型的训练，并确保其能够在多种边缘设备和终端设备上运行，包括但不限于个人电脑（PC）、智能手机、物联网（IoT）设备等。 3.技术亮点 • 模型轻量化：采用先进的压缩技术和结构优化，减少模型大小和计算需求，使其适合在资源受限的设备上运行。 • 多模态能力： 模型将支持处理和理解多种类型的数据，包括文本、图像、音频等，以实现更丰富的应用场景。 • 离线部署：模型将支持完全离线运行，无需依赖网络连接，为用户提供更加灵活和可靠的服务。 4.应用前景 该轻量级大模型将为终端设备带来强大的AI能力，适用于智能家居、移动应用、工业自动化、医疗辅助等多个领域。用户将能够享受到无需网络支持的即时智能服务，同时保持设备的便携性和隐私性。 通过本项目，期望推动人工智能技术的普及和应用，使更多人能够享受到智能技术带来的便利，同时为边缘计算和物联网领域的发展提供新的解决方案。 拟对接博士后专业方向： 计算机与信息技术，人工智能，电子信息 薪酬待遇： 25000元/月