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交流会后的茶歇时间,人群三三两两聚在一起交谈。
陈序看似随意地取用着点心,目光却始终留意着赵知远的动向。
他看到赵知远和一位同样戴着厚眼镜、技术员模样的人站在餐台旁,似乎在进行着激烈的讨论。
陈序不动声色地靠近,恰好能听到他们的对话。
“……问题肯定出在电源管理模块的调度算法上!”
赵知远的语气有些激动,“现有的动态调频策略太粗糙,响应延迟太高,轻负载下的静态功耗根本降不下来!”
他的同事皱着眉头反驳:“知远,你这个想法太理想化了!
算法复杂度上去,芯片面积和成本怎么控制?厂商要的是性价比!”
“不能只看眼前成本!”
赵知远据理力争,“用户体验呢?续航差,性能再强也是白搭!
我们必须找到更精细化的功耗控制模型……”
“模型?谈何容易!
数据从哪里来?应用场景千变万化,你怎么建模?”
同事连连摇头,觉得赵知远在钻牛角尖。
两人争执不下,气氛有些僵持。
赵知远脸色涨红,显然为自己的理念不被理解而感到郁闷。
陈序知道,时机到了。
他端着咖啡杯,仿佛恰好路过,在赵知远身边停下脚步,露出一个恰到好处的、带着些许兴趣的表情。
“两位讨论的问题很有意思,”
陈序的声音温和地插入,“是关于移动设备功耗优化的?”
赵知远和同事都愣了一下,看向陈序。
赵知远认出了他,眼神里的烦躁稍减,点了点头:“陈总。
是的,一个老难题了。”
陈序抿了一口咖啡,若有所思地说:“我虽然不是技术专家,但刚才听二位争论,倒是有个不成熟的想法。”
他看向赵知远,目光专注:“为什么一定要建立一个庞大而精确的通用模型呢?或许……我们可以换个思路。”
赵知远被勾起了好奇心:“陈总请讲。”
“既然应用场景多变,能否让设备具备一定的‘学习’能力?”
陈序缓缓说道,抛出第一个前瞻性观点,“记录用户的使用习惯,比如什么时间常用哪些应用,针对性地预分配资源?避免无效的全局扫描和等待?”
这其实就是未来常见的用户行为预测和AI调度技术的雏形。
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