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不可忽视的是，张怀东：主流方案包括模型压缩与云边协同。前者适应边缘计算，后者受延时与信号限制。我们通过知识蒸馏与持续学习优化小模型性能。
从实际案例来看，内部大概有四五个人在处理同一个工单，试图解决一个问题。当第四个人介入时，已经有了大量的附件和对话记录。通常情况下他们可能需要花费30分钟才能读完所有内容并理解到底发生了什么，这样才能发挥专业知识来解决问题。总结并不只是简单地将内容输入到LLM中然后获取摘要。上下文对模型来说非常强大，但客户的工作流程却没发生哪怕一点点改变。它仍然是Alex对Eric说你能来帮我处理一下这张工单吗？Eric走过来必须先将大脑中所有的相关信息进行加载。这就像是一个现有的工作流，我们可以利用LLM让客户体验变得更好，而且他们非常喜欢，对这类功能赞不绝口。但这些功能通常不具备智能体特性。
值得注意的是，在传统代理模式下，广告公司做的事其实很简单：替客户买媒体。
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