對于嵌入式 AI，首選小型模型；對于計算機視覺和語言模型，仍首選大型模型

AI 模型可能有數(shù)百萬個參數(shù)，需要大量內(nèi)存才能運行。在研究中，準(zhǔn)確度是首要考慮因素，但在將 AI 模型部署到硬件時，需要在內(nèi)存和準(zhǔn)確度之間進(jìn)行權(quán)衡。AI 從業(yè)者必須考慮在將模型部署到速度和內(nèi)存至關(guān)重要的設(shè)備時其性能會有何不同。AI 可以作為較小的組件添加到現(xiàn)有的控制系統(tǒng)中，而無需依賴端到端的 AI 模型，例如那些在計算機視覺中檢測對象的常用模型。

在討論較小的 AI 模型時，一個特別重要的主題是增量學(xué)習(xí)。增量學(xué)習(xí)是一種機器學(xué)習(xí)方法，它使模型能夠通過在新數(shù)據(jù)可用時實時更新其自身知識來持續(xù)學(xué)習(xí)；這是一種高效的邊緣部署方法。

GenAI 幫助工程學(xué)教授講授更高級的主題

生成式 AI（GenAI）是一項顛覆性技術(shù)。在 2024 年及以后，工程學(xué)教授將在課堂上大規(guī)模使用這項技術(shù)來為學(xué)生提供幫助。與互聯(lián)網(wǎng)或手機非常類似，GenAI 正掀起一場革命，將改善整個工程教育領(lǐng)域的現(xiàn)狀。

在課堂上使用 GenAI 的主要優(yōu)勢是，在向工程專業(yè)的學(xué)生教授基本技能（如計算機編程）時，它可以幫助節(jié)省時間。這樣，教授不必再像以前一樣花費時間講授低級概念，現(xiàn)在可以專注于講授高級主題，如復(fù)雜工程系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)。通過使用 ChatGPT 等技術(shù)運行仿真，并創(chuàng)建交互式練習(xí)和實驗，教授可以節(jié)省時間，并讓學(xué)生更好地參與其中。

教授可以教會學(xué)生有效掌握 GenAI 的必備技能，例如提示工程。這有助于學(xué)生培養(yǎng)學(xué)以致用的批判性思維技能，而不是完全依賴計算機來解決問題。因此，學(xué)生最好在各種工程學(xué)科中做到獨立學(xué)習(xí)，而工程學(xué)教育工作者可以在更高級的概念方面分享專業(yè)知識的同時，進(jìn)一步拓展課程。

結(jié)束語

隨著 AI 日臻成熟，它在提高工程師和教育工作者的工作效率和潛力方面將發(fā)揮著日益明顯的作用。在構(gòu)建復(fù)雜的工程系統(tǒng)時，工程師采用 AI 輔助仿真和更小的 AI 模型不失為明智之舉。在學(xué)術(shù)領(lǐng)域，生成式 AI 幫助教育工作者節(jié)省了精力，讓學(xué)生更加獨立。借助 AI，眾多行業(yè)和教育機構(gòu)可以做出更明智的決策，獲得可操作性的建議，并提高效率。

【作者：Johanna Pingel，MathWorks AI 產(chǎn)品營銷經(jīng)理】

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