使用针对特定硬件架构优化的模型，比如移动端或云端服务器。
多模态能力，评估模型处理不同模态数据（如文本、图像、音频等）的能力。
生成式能力，评估模型生成自然语言、图像或音乐等内容的能力。
数据预处理，对输入数据进行预处理，如词干化、词向量化等，减少推理时的计算量。
制造业，如工艺优化、质量控制、预测性维护。
改变模型结构，获得与之前差不多的效果，但成本比之前更低。
探索合成数据，用更少的数据训练出高性能模型。
健壮性，评估模型对噪声和对抗性输入的鲁棒性。
基准任务评估，使用标准数据集和任务来评估模型在特定任务上的表现。
能源，如能源预测、能源优化、能源管理。
采用分片模型推理，将大模型拆分成多个较小的片段，分别推理再组合结果。