四個學生過后，很快就輪到周昀了。

“周昀同學你好，你沒有帶簡歷，要不先做個自我介紹，然后講一下你今后三年的規劃？”

周昀點點頭：“我叫周昀，本科畢業于.........”

簡單介紹了一下自己的畢業學校，初試成績，自我介紹就算完了，畢竟過去平淡的二十年真沒什么好介紹的。

“對于未來三年，我的想法是認真科研，爭取讀博......”

當鄧永華聽到讀博兩個字的時候，看周昀的眼神都有些發光了，就像是觸發了關鍵詞一樣。

坐在他身邊的邱彥和沈瑞兩人都有些欽佩地看向周昀。

這小子有點虎啊，讀博？這是一般人能讀的嗎？

等周昀說完后，鄧永華點點頭：“剛剛聽你說了，你對科研很感興趣，雖然你五道題全都答出來了，

但是想要搞好科研光靠這些是遠遠不夠的，你覺得你在科研方面有哪些優勢？”

全答出來了？！

邱彥和沈瑞，包括旁邊坐著的四位同學看著周昀的表情都不一樣了。

邱彥和沈瑞想的是：這小學弟有點東西啊，如果不出意外的話，這學生老師肯定要收下的，別的不說，就這基礎就不是一般人能有的。

而另外四人想的則是：壞，遇到大佬了！心中都不由得為自己捏了一把汗。

“老師，其實我覺得我在科研方面還算是有點天賦，不過這樣說您也未必會信，我準備了一個PPT，要不我簡單匯報一下？”

和這種科研型的導師講話，最好的說話方式就是實話實說。

鄧永華眉頭微挑：“可以啊，當然沒問題，這里就有線，你帶電腦了嗎？要是沒帶，我的電腦可以暫時借你用一下。”

“我帶電腦了。”周昀從身后的書包中拿出電腦，熟練的連上了大屏幕的HDMI線。

在電腦開機的時候，墻邊的四位同學只感覺自己再次受到了暴擊。

不是哥們？咱們不是面試來了嗎，你這咋還匯報上了？

雖然不知道周昀要匯報什么，但是這種場合下，沒點真東西，敢隨便亂講話嗎？

周昀的實力在他們心里再次提高了一個檔次。

而邱彥和沈瑞的表情就變的有些復雜了，看向周昀的眼神帶著幾分同情。

雖然鄧永華平時人很好，但是牽扯到學術問題上就會相當嚴肅，被罵那都是基本操作。

每次組會的時候，要是沒人被罵，那才是真的奇了怪了。

別看鄧老師現在一臉笑容，等會兒他就會讓你知道，什么叫做科研的嚴謹。

周昀起身走到大屏幕旁邊。

他要開始裝....不對，是匯報了。

“AgileEdge: Adaptive Co-Optimization for Pervasive Low-Latency Edge AI，這是我今天要匯報的內容。”

一口流利的英語讓鄧永華滿意地點點頭，不過表情卻是變的嚴肅了不少。

還沒等周昀繼續，他就開口問道：“你是要匯報論文嗎？這是什么期刊或者會議上的論文？作者是誰？......”

邱彥和沈瑞都是一副果然如此的樣子，他們記得當初他們第一次匯報的時候雖然有著新手保護期，但也被鄧老師問的死去活來的。

不過當他們看向周昀時，卻發現他臉上沒有一絲的緊張。

事實也確實如此，三年下來，周昀都不知道經歷過多少組會了，緊張？那是不存在的。

等鄧老師話音落下，周昀一臉從容的回答：“這是我想要研究的課題，根據我的調研，暫時還沒有以這篇文章命名的論文。”

“哦？這個題目是你自己想的？”周昀的回答讓他有些意外，就算是他手下那幾個要讀博的研三的學生，也沒有誰的研究課題是完全獨立想出來的。

這對于一個研零的學生來說已經是非常不錯了。

“你繼續。”

周昀翻到下一頁PPT，沒有文字，PPT上是一些著名的AI公司的LOGO：“這些都是現在比較著名的AI公司，

GPT，claude，gemini這都是現在世界上頂尖的大模型，不可否認的是，這些大模型的性能都非常強，但相對應的，訓練他們所耗費的資源也是海量。

一個先進的圖像識別模型可能需要幾十甚至上百兆的內存，數以億計的計算量。

它們就像高性能的跑車，必須在云端數據中心這樣的大跑道上才能發揮實力，但是現實生活中，大家的設備都是電腦，手機，攝像頭等等。”

說到這里周昀停了一下，將PPT翻到下一頁。

老師沒有提問，那他就繼續講。

“這種情況下，我們面臨一個巨大的挑戰：如何讓龐大、復雜的AI模型，在這些資源有限的“小設備”上，也能跑得又快又好，還能實時響應？

以下四點是我認為的需要解決的幾個痛點：

1.尺寸不符：大模型在小設備上跑不動，或直接裝不下。

2.速度滯后：即使勉強能跑，響應速度也慢，用戶體驗差。

3.能耗巨大：小設備電池續航有限，大模型會迅速耗盡電量。

4.網絡依賴：依賴云端意味著有延遲，且斷網就失效，**也難以保障。”

“不好意思，我打斷一下。”

“老師您說。”

“你剛才提到了這些大模型性能雖強，但資源消耗巨大，而現在你想把這些大模型塞進小設備里，其中的難點我理解，

但是，既然這些頂尖大模型在云端表現如此出色，為什么我們非要執著于把它們硬塞進邊緣設備？

云端計算的便捷性和可擴展性難道不更符合AI發展的趨勢嗎？邊緣部署的必要性到底有多強？”

這個問題問的非常刁鉆，如果周昀不能回答，那就算是從根本上否定了研究的必要性。

“老師的問題確實非常關鍵，如您所言，云端大模型在性能和可擴展性上確實有無可比擬的優勢，

但是大模型的基石是數據！

在金融、醫療、國家安全等高度敏感的行業，數據“不出境”或“不出廠區”是嚴格的法律法規要求。

這種情況下，任何云端的數據傳輸都是具有一定風險的，雖然其有強大的安全措施，但其本身就是一個巨大的‘靶心’，

一旦云服務遭受網絡攻擊，影響范圍可能是災難性的，這一點相信老師肯定是有所了解的。”