系统开发

AI出现之后，可以提升很大的生产力，在专利行业同样适用。尤其是AI技术渗透到各行各业的当下，传统专利代理的人工录入、检索低效等问题，早就跟不上行业节奏了。我

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我们项目组在接触这类需求的时候，首先会就采集项的精度、上传频次、本地缓存策略做确认，针对AI技术落地难的痛点，我们决定把部分轻量模型做本地化部署，减少网络延迟带来的分析滞后。

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其实说来说去，绕不开一个“性价比”的衡量，这个价位的软件最终能不能流畅地跑起来，能不能把业务实实在在地撑起来，出了问题能不能找到人立刻解决，这些方面都挺要紧的。我

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我们成都小火科技公司在原生开发这块有长期的技术积累，团队里有专门负责iOS端（用Swift/Objective-C）和安卓端（用Kotlin/Java）的工程师，他们都有六年以上的原生开发经验，做过不少从零到一的项目。

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复盘来看，难点是硬件异构性和模型需求的动态匹配，我们通过把资源抽象成统一规格并让调度器按模型画像选节点，才让训练推理混部不互踩，确实是反复压测和调参才成的。