BAIJIAJIA · GREEN HOME ESGAI原生绿色住宅与家庭ESG智能系统
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作者团队

百家乐AI资源研究组

负责家庭ESG大模型、多模型协作、端侧AI与联邦学习方向的内容。

大模型多模型协作Edge AIFederated Learning

团队简介

百家乐AI资源研究组关注的核心问题是:支撑家庭ESG判断的AI系统到底是怎么组织起来的。我们不满足于"AI能分析家庭数据"这类笼统说法,更关心大模型、视觉模型、预测模型和优化算法各自负责什么、怎么协作,以及家庭数据在本地和云端之间应该如何分工。

这个方向也覆盖百家乐的家庭资源操作系统这一定位——把冰箱食材、装修材料、垃圾结构、能源用水等原本割裂的数据放进同一个数据层。

关注领域

  • 家庭ESG大模型需要接入的多源数据类型
  • 大模型、视觉模型、预测模型、优化算法的分工协作架构
  • 端侧AI与家庭边缘计算在隐私敏感场景中的作用
  • 联邦学习在不集中原始家庭数据前提下的模型改进思路
  • 百家乐家庭资源操作系统的数据层设计

编辑原则

我们要求每篇文章说明清楚"为什么需要多个模型协作"而不是简化成一个模型万能论,涉及隐私与数据处理的表述会说明分工原则而非具体技术实现细节,不虚构真实的算力规模或研究成果。

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