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　　公司回答表示，尊敬的投资者，您好！AI计算的高效降本是大模型商业可行化落地的关键，其核心在于降低计算资源消耗、减少存储需求与数据依赖，以更低的成本提供可接受甚至卓越的AI性能，使先进AI技术（包括大模型）能够更广泛地惠及各行业与终端设备。要实现这一目标，仅依赖单一大模型或传统Transformer架构的顶级云计算平台远远不够，而必须借助多AI范式的深度耦合，并具备动态多层次的自适应能力的AI计算架构，以应对不同计算环境的需求。在这点上，DeepSeek在文本和规则性较强的AI任务（如数学、代码等）上的策略，提供了一个典型的成功案例。虹软对DeepSeek的优化策略进行了深入分析，并结合自身在视觉AI领域的多年研发经验，取长补短、深度融合，同时针对视觉AI的特性进行了定制化优化。实践证明，这一耦合总体上不仅全面提升了ArcMuse的性能，尤其在多模态数据理解、图像与视频推理增强方面效果突出，同时大幅降低计算成本。谢谢您对公司的关注！