返回微模型的应用 （MicroModels Application）
微模型，是我们自己对用现场视频做再学习的微小模型命名方式。 利用正确的，负样本，及不确定性样本做研究。提高AI视觉的精准度。
在AI领域，“微模型”（micromodels）是一个逐渐被提及的概念，主要是与传统的大型模型（MacroModels）及小模型（Small Models）相对。微模型通常指聚焦于特定任务的小型机器学习模型，这些模型专注于处理特定类型的数据或特定问题，例如文本中单个词的词性识别、特定实体的识别等。它们相比大型模型需要更少的数据，并能够在更窄的范围内提供更高的精准度。
| 层级 | 参数量级 | 硬件部署 | 功能定位 | 核心价值 |
|---|---|---|---|---|
| MacroModels | >10B | 云计算集群 | 通用能力 | 获取通用认知能力 |
| Small Models | 100M–10B | 单服务器/工作站 | 垂直场景优化 | 垂直场景高精度+领域知识内化 |
| MicroModels | <100M | 嵌入式设备 | 单任务推理 | 超低延时+硬件级优化 |
我们为视觉系统，定义了我们的“微模型概念“。 利用现场视频对”不确定及负样本“的进行再学习的机制，成为”微模型“。在此种模型的使用下，AI视觉的识别度显著提升，只要持续的学习，识别度将会无限的接近”100%“
数据需求低
只需少量高质量数据即可完成训练，这对于数据难以获取的特定领域非常有用
处理复杂场景的识别
误报通常产生在遮挡，光线，环境，清晰度，算法模型的局限上等，这些的干扰项上，微模型在此种复杂的场景下，对负样本进行特别训练，误报率系统的降低
快速部署
由于规模小，微模型的开发和部署速度较快，尤其适用于需要快速迭代的应用场景
一些实际应用中，比如医疗影像处理和注释、智能城市视频分析等，微模型已经被用来提升效率和降低开发成本。这种方法也强调模型的模块化和组合能力，通过多个微模型协作完成复杂任务，而不是依赖单一的大模型。
如果你对这个方向感兴趣，可以探索在特定场景中用微模型替代或补充传统的深度学习方法。
| 我们申请微模型专利请参考： | 《一种基于现场视频数据的高效微模型生成方法及系统》 《一种误报数据闭环反馈的自适应微模型及动态优化方法》 |
