contrastive distillation[C]// CVPR. 2021:9260-9269. 22/37 量化模型 小参数 (<10 亿 ) 低精度 (Int4) 教师模型 大参数 (>70 亿 ) 高精度 (BF16) 学生模型 小参数 (<10 亿 ) 高精度 (BF16) 基租天 5 向 u 对比服失 2 关 多奉关彩向量 子网络 M MTS 特征关系计算 子网络 特 征 向 量 梯度向量 g² 特征向量 ooO 量 - 向△ 梯度 △ △ O △ o △ O 教师模整 n 学生模 n 云边协同 中心服务器集群 自适应负载均衡与资源管理 支持 调整 优先级动态任务调度算法 提供优先策略 要求 增量数据同步与 边缘缓存策略

大模型+智慧民生服务 大模型能让城市服务更智能、更贴心,显著提升市 民生活品质,具体表现在以下 4 方面。 个性化智慧教育:基于大模型的智能教育助手可 为学生提供个性化的学习路径规划、答疑辅导、作文批 改;为教师自动生成课件、习题、教学建议;分析学情数 据,助力因材施教。 智能医疗健康助手 [13]:大模型可辅助医生进行文 献检索、病例分析、诊断建议(需严格监管和医生审 核);为患者提供通俗易懂的疾病知识科普、用药提醒、康

学校概述 重庆科学城高桥学校近期计划开设小学一、二两个年级，计划招 生 864 人，其中：  一年级 10 个班，共 476 人； 438  二年级 8 个班，共 388 人；  教师 50 人，职工 21 人。 小学生车辆接送率约为 20%-25%（过往调研及项目经验）；取 25%一、二年级车辆接送需求约为 216 人次。 远期规划开设班级小学 48 个班级和中学 24 个班级，学生人数小 先进的接送流程的设计最基本的原则是安全、高效。在保障安 全的前提下优化系统流程，快速便捷实现学生接送。 6.5.11.6.4 流程管理 需要车辆接送的学生及家长信息需提前录入系统，在学校开始正 式放学，通过系统默认或教师确认机制，通过学校微信小程序 “智慧 校园接送消息系统”向对应家长推送今天放学时间，告知家长在规定 时间内到达学校。依学校组织安排，各年级各班级依次进入地下接 送的等待区，在等待区内等候家长车辆的入场。家长在推荐时间内 取消原有车位 12 个；  设置 1 处家长车辆入口道闸、1 处家长车辆出口道闸；  设置 2 处教师出入人脸识别道闸，保证出入口仅可教师通行；  设置 1 处学生出入人脸识别道闸，保证学生仅可在此出入口 进出地下车库，进入等候区及站台；  上吊负一层车库设置车行道闸，保证仅可教师车辆通行。 443 444 图 项目建设方案-55 地下车库平面方案（一） 445 地下车库平面方案（二）：

值），及时调整模型参数，确保模 型的性能达到最优。 5.2.2 优化技术 为了提高模型的推理速度和降低资源消耗，采用 模型蒸馏、量化、剪枝等优化技术。模型蒸馏是通过 训练一个小型的学生模型来模仿大型教师模型的行为， 在保证模型性能损失较小的情况下，显著减小模型的 体积和计算量；模型量化将模型的参数从高精度（如 32 位浮点数）转换为低精度（如 8 位整数），降低 模型的存储需求和计算复杂度，提高推理速度；模型