神经网络大模型是指具有大量参数和复杂结构的神经网络模型。它们通常由多个隐藏层组成，每个隐藏层包含大量的神经元，并且具有数百万到数十亿甚至更多的可训练参数。神经网络大模型在深度学习领域扮演着重要的角色，因为它们能够更好地拟合庞大复杂的数据集或解决更复杂的任务。通过增加模型的容量和复杂度，大模型可以提供更强的模型表达能力，从而更好地捕捉输入数据中的特征和模式。这使得大模型能够在多种领域取得显著的性能提

Cisco 提出了"边缘计算"（Edge Computing）的概念，强调将计算能力和存储资源尽可能地靠近数据来源和终端设备，以减少数据传输延迟和网络拥堵，并提供智能服务。：美国加州大学伯克利分校的研究人员首次提出了"雾计算"（Fog Computing）的概念，将计算资源推向网络边缘，以处理来自物联网设备的大量数据以及提供低延迟的应用服务。边缘计算发展起源于云计算的扩展需求，旨在将计算、存储和应

神经网络大模型是指具有大量参数和复杂结构的神经网络模型。它们通常由多个隐藏层组成，每个隐藏层包含大量的神经元，并且具有数百万到数十亿甚至更多的可训练参数。神经网络大模型在深度学习领域扮演着重要的角色，因为它们能够更好地拟合庞大复杂的数据集或解决更复杂的任务。通过增加模型的容量和复杂度，大模型可以提供更强的模型表达能力，从而更好地捕捉输入数据中的特征和模式。这使得大模型能够在多种领域取得显著的性能提

神经网络大模型是指具有大量参数和复杂结构的神经网络模型。它们通常由多个隐藏层组成，每个隐藏层包含大量的神经元，并且具有数百万到数十亿甚至更多的可训练参数。神经网络大模型在深度学习领域扮演着重要的角色，因为它们能够更好地拟合庞大复杂的数据集或解决更复杂的任务。通过增加模型的容量和复杂度，大模型可以提供更强的模型表达能力，从而更好地捕捉输入数据中的特征和模式。这使得大模型能够在多种领域取得显著的性能提