AI愿景与挑战
在现今时代，科技界正着力实现AI潜能的最大化，将其作为核心目标。联想公司正努力将自身技术优势转化为以用户需求为导向的AI服务，以期构建独特的竞争优势。然而，优化联想生态系统中数十亿至数万亿个参数的过程极为复杂，可能耗时数月。这一挑战不仅制约了联想对AI潜力的挖掘，同时也迫切需要提升模型优化的效率。
面对这一挑战，联想意识到寻找更高效解决策略的必要性。为此，公司旨在突破当前困境，并在AI竞争中形成独特优势。随后，联想有望更快地将技术优势转化为用户利益，从而在市场竞争中保持领先。
专业团队助力提速
为增强模型优化效果，联想组建了一支全球性的工程师团队。该团队致力于高效完成常规模型的优化任务，并将优化后的模型分发至各研发部门。凭借团队的持续努力，联想在新型模型的部署速度上位居行业前列。
工程师们凭借高超技艺与丰富经验，大幅缩短了模型优化的常规周期。这一成果不仅凸显了团队实力，而且为联想在人工智能领域的长远发展奠定了稳固基础，使联想得以更高效地融合前沿技术于其产品与服务之中。
模型工厂构建生态
联想模型工厂建成之后，其AI生态系统将展现出显著优势，成为获取最新模型成果的优选途径。这一工厂的建立，汇集了联想在模型优化方面的成果，从而增强了AI生态系统的整体性。
模型工厂通过高效的模型管理和生产流程，不断向联想各业务部门提供优质模型资源。这一举措有助于联想产品与服务更精确地适应市场变化，提升整体竞争力，从而为用户带来更出色的AI应用体验。
模型编排实现自动
联想认识到，模型选择自动化功能极为关键，此功能依赖于模型编排技术。用户启动查询或任务后，高效的编排器将迅速响应，对任务进行拆分，并挑选出最适宜的模型。所选模型可部署于本地设备、服务器或公共云平台。
此设计使得用户在使用联想AI服务时，无需手动筛选众多模型；系统可自动匹配最合适的资源，从而有效增强了工作效率和服务质量。尤其是对于注重效率的企业用户，这种自动化的选择机制，能够大幅降低时间和成本的开支。
边缘部署连接模型
联想在部署边缘设备上的复杂模型编排过程中，确保了AI智能体与用户所需的公有和私有模型能够实现无障碍连接。这种连接方式显著提升了边缘设备的AI处理性能，进而高效地满足了用户多样化的需求。
联想边缘设备用户可随时访问所需模型，进行计算与推理，不受存储或计算性能的限制。在企业生产的前线以及个人日常生活的各个场景中，均可感受到联想AI技术带来的便利。
交付智能体展实力
联想依托其高效的模型工厂部署、领先的模型编排技术及智能体开发架构，已掌握了提供高性能AI智能体的能力。展望未来，这些AI智能体不仅能够在用户的AI设备生态系统中提供定制化服务，还将具备代表用户管理、调度其他AI智能体的能力。
依托这些技术，联想在人工智能领域展现出了卓越的实力。其超级AI智能体被广泛应用于众多行业，为用户带来了全新的智能化体验。对企业而言，这有助于提升生产效率和管理水平；对于个人用户，则能享受到更加个性化的服务。
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