次组会的时候，要是没人被骂，那才是真的奇了怪了。
别看邓老师现在一脸笑容，等会儿他就会让你知道，什么叫做科研的严谨。
周昀起身走到大屏幕旁边。
他要开始装....不对，是汇报了。
“AgileEdge: Adaptive Co-Optimization for Pervasive Low-Latency Edge AI，这是我今天要汇报的内容。”
一口流利的英语让邓永华满意地点点头，不过表情却是变的严肃了不少。
还没等周昀继续，他就开口问道：“你是要汇报论文吗？这是什么期刊或者会议上的论文？作者是谁？......”
邱彦和沈瑞都是一副果然如此的样子，他们记得当初他们第一次汇报的时候虽然有着新手保护期，但也被邓老师问的死去活来的。
不过当他们看向周昀时，却发现他脸上没有一丝的紧张。
事实也确实如此，三年下来，周昀都不知道经历过多少组会了，紧张？那是不存在的。
等邓老师话音落下，周昀一脸从容的回答：“这是我想要研究的课题，根据我的调研，暂时还没有以这篇文章命名的论文。”
“哦？这个题目是你自己想的？”周昀的回答让他有些意外，就算是他手下那几个要读博的研三的学生，也没有谁的研究课题是完全独立想出来的。
这对于一个研零的学生来说已经是非常不错了。
“你继续。”
周昀翻到下一页PPT，没有文字，PPT上是一些著名的AI公司的LOGO：“这些都是现在比较著名的AI公司，
GPT，claude，gemini这都是现在世界上顶尖的大模型，不可否认的是，这些大模型的性能都非常强，但相对应的，训练他们所耗费的资源也是海量。
一个先进的图像识别模型可能需要几十甚至上百兆的内存，数以亿计的计算量。
它们就像高性能的跑车，必须在云端数据中心这样的大跑道上才能发挥实力，但是现实生活中，大家的设备都是电脑，手机，摄像头等等。”
说到这里周昀停了一下，将PPT翻到下一页。
老师没有提问，那他就继续讲。
“这种情况下，我们面临一个巨大的挑战：如何让庞大、复杂的AI模型，在这些资源有限的“小设备”上，也能跑得又快又好，还能实时
本章未完，请点击下一页继续阅读！