和检测，又在无法稳定联网的情况下，当然还是具有一定的价值。”
“比如自动驾驶场景。”孟繁岐补充道，“我怎么会否定小模型的价值呢，作为研究算法的程序员，我相当关注具体模型和技术的精确度和运行时间。”
孟繁岐从包中掏出了几张检测算法的实验记录表格，“李总，你可以看看我过去几个月的实验结果。我是在十分了解小模型加速优化的情况下做出的判断，而跟您谈合作，我也不是只靠着一个竞赛的冠军。”
IMAGE竞赛才刚刚结束没多久，生成式对抗网络这么爆炸的创意，论文也刚刚发布出来，这小子竟然还有时间和精力去搞其他的研究？图像的检测算法？
不得不承认，李彦弘被震惊了，但很快他就发现自己还震惊早了。
这特么是什么恐怖的结果？在检测准确度有质的飞跃的同时，模型的运行推理速度竟然是现在顶尖算法的一百多倍？？
你不是在跟我开玩笑吧？这个结果肯定有问题。
李彦弘是精通计算机技术的人，正因为如此，他一时间根本想不出好的办法，甚至好的可能性来解释这个夸张结果的原理又或者是可行性。
语音和图像检测是白度现在主力在搞的技术，他甚至为