德州大學團隊發(fā)明AI模型"瘦身術(shù)"：讓超級大腦裝進手機卻不失智慧

這項由德州大學奧斯汀分校Hung-Yueh Chiang等研究者領(lǐng)導的研究發(fā)表于2025年3月的arXiv預印本服務(wù)器，論文編號為arXiv:2512.03383v1。該研究還得到了康奈爾大學、臺灣陽明交通大學和華盛頓大學等多所知名院校的共同參與。有興趣深入了解的讀者可以通過該論文編號查詢完整論文。

當我們談?wù)撊斯ぶ悄軙r，經(jīng)常會遇到一個令人頭疼的問題：那些極其聰明的AI大模型就像一臺臺超級計算機，需要巨大的存儲空間和運算能力才能正常工作。這就好比想要在手機里裝下一整座圖書館的所有書籍一樣困難。然而，德州大學奧斯汀分校的研究團隊最近提出了一個名為UniQL的創(chuàng)新框架，它就像是給AI模型發(fā)明了一套"瘦身術(shù)"，能讓這些超級大腦成功"減肥"并裝進普通的手機和邊緣設(shè)備中，同時還能保持原有的聰明程度。

當前的AI大模型面臨著一個根本性的矛盾。一方面，這些模型變得越來越強大，能夠處理復雜的語言理解、推理和生成任務(wù)。另一方面，它們也變得越來越"臃腫"，動輒需要幾十GB甚至上百GB的存儲空間，還需要強大的GPU才能流暢運行。這種情況就像是擁有了一輛超級跑車，卻發(fā)現(xiàn)它只能在專門的賽道上行駛，無法在普通道路上使用。

更糟糕的是，移動設(shè)備和邊緣計算設(shè)備的資源是動態(tài)變化的。手機或平板電腦的可用內(nèi)存會根據(jù)當前運行的應用程序而波動，這意味著一個固定大小的AI模型可能在某些時候能夠運行，而在設(shè)備負載較重時就會因為內(nèi)存不足而崩潰。這種不確定性讓AI模型的邊緣部署變得極其困難。

研究團隊意識到，傳統(tǒng)的模型壓縮方法存在嚴重的局限性。現(xiàn)有的量化和剪枝技術(shù)通常只能生成固定大小的壓縮模型，就像是制作了一件固定尺碼的衣服，無法適應不同體型的人。而且，如果需要不同的壓縮率，就必須重新訓練模型，這個過程不僅耗時長達數(shù)小時，還需要消耗大量的計算資源。

UniQL框架的出現(xiàn)為這個問題提供了一個優(yōu)雅的解決方案。這個框架的核心思想可以用一個生動的比喻來理解：如果說傳統(tǒng)的模型壓縮就像是把一本厚書簡單地撕掉一些頁面，那么UniQL就像是一個智能的圖書管理員，它會仔細分析每一頁的重要性，然后按照重要程度重新排列所有頁面，這樣當需要縮減書本大小時，就可以直接從后面刪除最不重要的部分，而不會破壞整本書的邏輯結(jié)構(gòu)。

這項研究的創(chuàng)新性在于它是第一個系統(tǒng)性地將量化和結(jié)構(gòu)化剪枝相結(jié)合的后訓練框架，能夠在云端一次性完成所有壓縮工作，然后在邊緣設(shè)備上實現(xiàn)靈活的模型大小調(diào)整。更令人印象深刻的是，UniQL不僅支持傳統(tǒng)的Transformer架構(gòu)，還擴展到了狀態(tài)空間模型和混合模型，展現(xiàn)出了廣泛的適用性。

一、重新發(fā)明模型壓縮的游戲規(guī)則

UniQL框架的工作原理就像是一個經(jīng)驗豐富的收納專家在整理一個巨大的衣柜。這個專家不會隨意丟棄衣物，而是會根據(jù)每件衣服的重要性和使用頻率來重新排列整個衣柜，確保最重要的衣服總是放在最容易取到的地方。

在傳統(tǒng)的AI模型中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重參數(shù)就像是衣柜里的衣服，它們的排列往往是隨機的或者按照訓練過程中的順序排列的。當需要壓縮模型時，傳統(tǒng)方法往往會簡單粗暴地刪除一些參數(shù)，這就好比隨意扔掉一些衣服，可能會意外丟失重要的物品。

UniQL采用了一種全新的權(quán)重排序策略。研究團隊為不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層設(shè)計了專門的排序算法。對于多層感知機層，他們使用一種叫做"嶺杠桿分數(shù)"的數(shù)學工具來評估每個神經(jīng)元的重要性。這個概念聽起來很復雜，但實際上就像是給每個神經(jīng)元打分，分數(shù)越高說明這個神經(jīng)元對模型性能的貢獻越大。

更有趣的是，研究團隊發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法在處理大型模型時會遇到計算瓶頸。以往的方法需要計算一個叫做"偽逆矩陣"的復雜數(shù)學運算，這個計算過程就像是要在一個巨大的迷宮中找到最短路徑，不僅耗時極長，還需要大量的計算資源。對于一個典型的大型模型，這個計算可能需要20多分鐘才能完成。

UniQL巧妙地繞過了這個問題。研究團隊發(fā)現(xiàn)，他們可以通過分析神經(jīng)元之間的相關(guān)性來直接確定重要性排序，而不需要進行復雜的偽逆矩陣計算。這種方法將計算時間縮短了20倍，同時還提供了更穩(wěn)定的數(shù)值結(jié)果。這就好比發(fā)現(xiàn)了一條穿越迷宮的秘密通道，不僅速度更快，路線也更可靠。

對于注意力機制的處理，UniQL展現(xiàn)出了更精巧的設(shè)計思路。注意力機制就像是模型的"眼睛"，負責決定應該關(guān)注輸入信息的哪些部分。傳統(tǒng)的壓縮方法在處理注意力層時往往會破壞這種關(guān)注模式，導致模型"失明"。

UniQL通過一種叫做"量化感知奇異值分解"的技術(shù)來解決這個問題。這個技術(shù)的核心思想是在分解權(quán)重矩陣時考慮到后續(xù)的量化過程。簡單來說，就是在"整理衣柜"的時候就考慮到最終的"包裝盒"大小，確保整理后的物品能夠完美地裝入包裝盒中。

研究團隊還特別關(guān)注了一種叫做RoPE（旋轉(zhuǎn)位置編碼）的技術(shù)。這種技術(shù)就像是給模型戴上了一副特殊的眼鏡，幫助它理解文本中詞語的位置關(guān)系。當對模型進行壓縮時，這副"眼鏡"可能會變得不合適。UniQL設(shè)計了一種融合內(nèi)核技術(shù)，確保壓縮后的模型仍然能夠正確理解位置信息。

二、讓AI模型學會自適應的智慧

UniQL的另一個突破性創(chuàng)新在于引入了"掩碼式LoRA微調(diào)"技術(shù)。這個概念聽起來很技術(shù)化，但其實可以用一個簡單的比喻來理解：就像是在訓練一個學生適應不同難度的考試。

在傳統(tǒng)的訓練中，AI模型就像是一個只會解決固定難度題目的學生。一旦題目變簡單或變復雜，這個學生就會感到困惑。UniQL的掩碼式微調(diào)就像是給這個學生提供了各種難度的練習題，讓它學會在面對不同難度時都能保持穩(wěn)定的表現(xiàn)。

具體來說，在微調(diào)過程中，UniQL會隨機選擇不同的壓縮率，然后"遮蓋"掉相應數(shù)量的神經(jīng)元，讓模型學習在不同規(guī)模下都能正常工作。這個過程就像是讓一個樂隊練習在不同成員數(shù)量下都能演奏出和諧的音樂。有時候全員到齊，有時候只有一半成員，但無論什么情況下，樂隊都要能夠提供高質(zhì)量的演出。

這種訓練方式的巧妙之處在于它是"一次訓練，多次使用"的。研究團隊只需要在云端進行一次微調(diào)訓練，就能得到一個支持多種壓縮率的通用模型。當這個模型部署到邊緣設(shè)備上時，設(shè)備可以根據(jù)當前的資源狀況動態(tài)選擇最合適的模型大小。

研究團隊在訓練過程中使用了一種叫做"塊影響分數(shù)"的技術(shù)來決定不同層的重要性。這個分數(shù)就像是評估一個團隊中每個成員的貢獻度，幫助決定在資源緊張時應該保留哪些成員。計算這個分數(shù)的方法相對簡單，就是比較每一層的輸入和輸出之間的相關(guān)性，相關(guān)性越高說明這一層越重要。

三、從云端到邊緣的完美協(xié)作

UniQL框架最令人稱贊的地方在于它巧妙地將云端計算和邊緣計算結(jié)合起來，形成了一個完美的協(xié)作體系。這種設(shè)計哲學就像是一個中央廚房和分店餐廳之間的協(xié)作關(guān)系。

在云端，UniQL會進行所有復雜的"食材準備"工作，包括權(quán)重排序、微調(diào)訓練和量化處理。這些工作就像是在中央廚房中準備各種預制食材，需要專業(yè)的設(shè)備和充足的時間。云端的強大計算能力可以確保這些預處理工作能夠高效完成。

完成預處理后，云端會生成一個"智能壓縮包"，這個壓縮包包含了按重要性排序的模型參數(shù)。當這個壓縮包被發(fā)送到邊緣設(shè)備時，設(shè)備就像是一個分店餐廳，可以根據(jù)當前的"客人數(shù)量"（可用資源）來決定使用多少"食材"（模型參數(shù)）。

邊緣設(shè)備上的自適應裁剪過程非常簡單高效。設(shè)備只需要根據(jù)當前的內(nèi)存使用情況確定一個裁剪比例，然后直接截斷相應數(shù)量的參數(shù)即可。這個過程就像是根據(jù)餐廳大小來決定菜單的豐富程度，小餐廳提供精簡菜單，大餐廳提供完整菜單，但都能確保食物質(zhì)量。

研究團隊特別設(shè)計了一套高效的推理內(nèi)核，以支持這種動態(tài)裁剪。對于量化后的4位權(quán)重，系統(tǒng)會在推理時動態(tài)解包相關(guān)參數(shù)，進行裁剪，然后重新打包用于計算。這個過程聽起來復雜，但實際上非常迅速，幾乎不會影響模型的推理速度。

更重要的是，這種設(shè)計使得同一個模型可以在不同配置的設(shè)備上運行。一個高端智能手機可能使用完整的模型，而一個資源受限的IoT設(shè)備可能只使用30%的參數(shù)，但兩者都能提供有用的AI服務(wù)。這種靈活性為AI技術(shù)的普及打開了全新的可能性。

四、突破多種模型架構(gòu)的技術(shù)壁壘

UniQL框架的另一個重大突破在于它不僅適用于傳統(tǒng)的Transformer模型，還成功擴展到了狀態(tài)空間模型和混合模型。這種廣泛的適用性就像是發(fā)明了一把萬能鑰匙，能夠打開各種不同類型的鎖。

狀態(tài)空間模型代表了AI領(lǐng)域的一個新興方向，它們的工作原理與傳統(tǒng)的Transformer有很大不同。如果說Transformer就像是一個善于"全局思考"的學者，能夠同時關(guān)注文本的各個部分，那么狀態(tài)空間模型更像是一個"順序思考"的專家，按照時間順序逐步處理信息。

對于狀態(tài)空間模型，UniQL面臨了獨特的挑戰(zhàn)。這類模型包含一些特殊的"狀態(tài)矩陣"，這些矩陣對模型性能極其敏感，就像是精密儀器中的關(guān)鍵部件，稍有不當處理就可能導致整個系統(tǒng)失效。

研究團隊為此開發(fā)了"狀態(tài)感知權(quán)重排序"策略。這種策略會特別關(guān)注狀態(tài)空間模型中的關(guān)鍵組件，確保在壓縮過程中優(yōu)先保護這些重要部件。具體來說，算法會分析模型在處理序列數(shù)據(jù)時的內(nèi)部狀態(tài)變化，然后根據(jù)這些狀態(tài)信息來指導權(quán)重的重要性排序。

對于混合模型，UniQL展現(xiàn)出了更加精巧的處理能力。混合模型就像是一個多功能工具箱，既包含了Transformer的"全局思考"能力，也包含了狀態(tài)空間模型的"順序處理"能力。這種復雜的結(jié)構(gòu)為壓縮工作帶來了額外的挑戰(zhàn)。

研究團隊發(fā)現(xiàn)，混合模型中的不同組件對壓縮的敏感性差異很大。注意力層就像是模型的"眼睛"，對壓縮非常敏感，而狀態(tài)空間層更像是模型的"記憶"，有一定的壓縮容忍度。基于這種觀察，UniQL會對不同類型的層采用不同的壓縮策略，確保模型的整體性能不會受到顯著影響。

五、實驗驗證：理論照進現(xiàn)實

為了驗證UniQL框架的有效性，研究團隊進行了大規(guī)模的實驗驗證。這些實驗就像是對一項新發(fā)明的全面測試，需要在各種不同的條件下證明其可靠性和優(yōu)越性。

實驗涵蓋了六個不同的大型模型，包括Llama-2-7B、Llama-3.1-8B、Qwen-2.5-7B等流行的Transformer模型，以及Mamba-2-8B狀態(tài)空間模型和Nemotron-H-8B、Bamba-v2-9B混合模型。這種全面的測試就像是讓一項新技術(shù)在不同品牌和型號的設(shè)備上都要能正常工作。

在模型壓縮效果方面，UniQL展現(xiàn)出了令人印象深刻的性能。當壓縮率達到15%時，壓縮后的模型在各項任務(wù)上的準確率下降幅度都控制在5%以內(nèi)。這意味著模型在失去15%的"體重"后，仍然能夠保持95%以上的"智力水平"。

更令人驚喜的是內(nèi)存和速度方面的改進。UniQL能夠?qū)⒛Ｐ偷膬?nèi)存占用減少4到5.7倍，同時將推理速度提升2.7到3.4倍。這種改進就像是讓一輛汽車變得既更輕便又更快速，同時還保持了原有的載貨能力。

在邊緣設(shè)備的實際測試中，UniQL展現(xiàn)出了優(yōu)秀的實用性。研究團隊使用NVIDIA Jetson Nano 8G這樣的邊緣設(shè)備進行測試，發(fā)現(xiàn)即使在資源受限的環(huán)境下，壓縮后的模型仍然能夠流暢運行，并提供高質(zhì)量的AI服務(wù)。

特別值得注意的是能耗方面的改善。在Nano設(shè)備上，使用UniQL壓縮的模型在處理相同任務(wù)時的能耗顯著降低。當壓縮率達到35%時，每次請求的能耗從原來的381焦耳降低到143焦耳，這種節(jié)能效果對于依賴電池供電的移動設(shè)備來說意義重大。

六、技術(shù)深度：創(chuàng)新的核心機制

UniQL框架的技術(shù)創(chuàng)新體現(xiàn)在多個層面的巧妙設(shè)計中。首先是偽逆計算的避免策略，這可能是整個框架最重要的優(yōu)化之一。

傳統(tǒng)的模型壓縮方法需要計算大型矩陣的偽逆，這個計算過程的復雜度是矩陣大小的三次方。對于現(xiàn)代大型AI模型來說，這種計算不僅耗時長達數(shù)小時，還需要高精度的64位浮點運算來保證數(shù)值穩(wěn)定性。這就像是要在一個巨大的數(shù)字迷宮中計算最優(yōu)路徑，既耗時又耗力。

UniQL通過引入嶺杠桿分數(shù)的概念巧妙地避開了這個計算瓶頸。嶺杠桿分數(shù)可以直接從激活值的相關(guān)矩陣中計算得出，而不需要進行復雜的矩陣求逆運算。這種方法不僅計算速度快了20倍，還提供了更好的數(shù)值穩(wěn)定性。

量化感知的奇異值分解是另一個重要創(chuàng)新。傳統(tǒng)的矩陣分解方法在進行權(quán)重壓縮時沒有考慮到后續(xù)的量化過程，這就像是在設(shè)計包裝時沒有考慮到運輸過程中的顛簸，結(jié)果可能導致"貨物"在運輸過程中受損。

UniQL的解決方案是將量化過程的特性融入到矩陣分解中。具體來說，算法會將奇異值分解產(chǎn)生的特征值與對應的特征向量進行融合，使得融合后的參數(shù)更適合量化處理。這種設(shè)計確保了量化過程不會顯著損害模型性能。

對于旋轉(zhuǎn)位置編碼的處理，UniQL展現(xiàn)了對技術(shù)細節(jié)的深刻理解。RoPE是現(xiàn)代語言模型中的關(guān)鍵組件，它通過旋轉(zhuǎn)變換來編碼詞語的位置信息。當模型被壓縮時，原始的位置編碼可能變得不再適用。

UniQL通過設(shè)計對稱索引排序策略解決了這個問題。這種策略確保壓縮后的模型仍然能夠正確理解文本的位置關(guān)系，同時還為推理過程提供了優(yōu)化機會，使得位置編碼的計算更加高效。

七、實際應用場景的廣闊前景

UniQL框架的實用價值遠不止于學術(shù)研究，它為AI技術(shù)在現(xiàn)實世界中的普及應用開辟了全新的可能性。這些應用場景就像是為AI技術(shù)找到了更多的"用武之地"。

在移動設(shè)備領(lǐng)域，UniQL使得高質(zhì)量的AI助手能夠直接在手機上運行，而不需要依賴云端服務(wù)。這意味著用戶可以在沒有網(wǎng)絡(luò)連接的情況下仍然享受AI服務(wù)，同時也避免了隱私數(shù)據(jù)上傳到云端的風險。一個典型的應用場景是離線語音助手，它能夠在飛行模式下仍然提供智能對話服務(wù)。

在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中，UniQL的價值更加突出。許多IoT設(shè)備的計算資源極其有限，傳統(tǒng)的AI模型根本無法在這些設(shè)備上運行。UniQL使得這些設(shè)備能夠獲得基本的AI能力，比如智能門鎖可以進行簡單的語音識別，智能家電可以理解自然語言指令。

對于邊緣計算場景，UniQL提供了動態(tài)資源管理的可能性。在一個邊緣計算中心中，系統(tǒng)可以根據(jù)當前的負載情況動態(tài)調(diào)整每個AI服務(wù)的資源使用量。當系統(tǒng)負載較重時，自動切換到較小的模型版本；當資源充足時，則使用完整版本提供更好的服務(wù)質(zhì)量。

在工業(yè)應用中，UniQL的自適應特性特別有價值。工業(yè)設(shè)備往往需要在不同的工作模式下運行，每種模式對AI計算的需求都不同。UniQL使得同一套AI系統(tǒng)能夠適應這些變化，既保證了功能的完整性，又優(yōu)化了資源的使用效率。

教育領(lǐng)域也能從UniQL中受益。個性化學習平臺可以根據(jù)學生設(shè)備的性能自動調(diào)整AI導師的復雜度，確保所有學生都能獲得適合其設(shè)備的學習體驗，而不會因為設(shè)備性能差異而影響學習效果。

八、對AI發(fā)展的深遠影響

UniQL框架的出現(xiàn)標志著AI模型部署策略的一個重要轉(zhuǎn)折點。它不僅解決了當前模型部署面臨的技術(shù)難題，更為AI技術(shù)的民主化普及鋪平了道路。

從技術(shù)發(fā)展的角度來看，UniQL代表了一種全新的設(shè)計理念：從"固定尺寸"轉(zhuǎn)向"自適應尺寸"。這種理念的轉(zhuǎn)變就像是從制作標準化服裝轉(zhuǎn)向定制化服裝，能夠更好地滿足不同用戶的具體需求。這種思路可能會影響未來AI模型的設(shè)計方向，推動研究者們在模型設(shè)計之初就考慮部署的靈活性。

從產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度來看，UniQL降低了AI應用的門檻。中小企業(yè)不再需要投入大量資金購買高端硬件設(shè)備就能夠部署AI服務(wù)，這將大大促進AI技術(shù)在各個行業(yè)中的普及應用。同時，這也為創(chuàng)新應用的出現(xiàn)創(chuàng)造了條件，許多之前因為硬件限制而無法實現(xiàn)的創(chuàng)意現(xiàn)在都有了技術(shù)可行性。

從用戶體驗的角度來看，UniQL使得AI服務(wù)能夠更好地適應用戶的實際使用環(huán)境。用戶不再需要為了使用AI服務(wù)而升級硬件，而是可以在現(xiàn)有設(shè)備上獲得適合的AI體驗。這種用戶友好的設(shè)計理念可能會成為未來AI產(chǎn)品開發(fā)的重要考慮因素。

從隱私保護的角度來看，UniQL為本地化AI服務(wù)提供了技術(shù)基礎(chǔ)。用戶可以在不上傳敏感數(shù)據(jù)到云端的情況下享受AI服務(wù)，這對于隱私保護意識日益增強的用戶來說具有重要價值。

九、技術(shù)局限與未來展望

盡管UniQL框架展現(xiàn)出了令人印象深刻的性能，但研究團隊也誠實地指出了當前版本的一些局限性。這種科學的態(tài)度體現(xiàn)了嚴謹?shù)难芯烤瘛?/p>

首先是壓縮率的限制。雖然UniQL在15%到35%的壓縮率范圍內(nèi)表現(xiàn)優(yōu)秀，但當壓縮率超過35%時，模型性能會出現(xiàn)明顯下降。這就像是減肥一樣，適度的減重有益健康，但過度減重可能會影響身體機能。研究團隊正在探索更高壓縮率下的性能保持策略。

其次是模型架構(gòu)的適應性。雖然UniQL支持多種模型架構(gòu)，但對于一些全新的架構(gòu)類型，仍然需要進行算法調(diào)整。這種情況類似于通用工具在面對特殊材料時可能需要專門的附件。

在實際部署中，UniQL還面臨著硬件多樣性的挑戰(zhàn)。不同的邊緣設(shè)備具有不同的計算能力和內(nèi)存配置，如何為每種設(shè)備找到最優(yōu)的壓縮策略仍然是一個需要進一步研究的問題。

展望未來，UniQL框架有著廣闊的發(fā)展空間。研究團隊正在探索將這種自適應壓縮技術(shù)擴展到多模態(tài)模型中，使得圖像、文本和音頻的聯(lián)合處理模型也能享受到這種技術(shù)的好處。

另一個有趣的發(fā)展方向是動態(tài)壓縮策略的優(yōu)化。未來的版本可能會根據(jù)具體的任務(wù)類型自動選擇最適合的壓縮策略，而不是使用統(tǒng)一的壓縮方法。這就像是為不同類型的運動選擇不同的訓練方法。

硬件協(xié)同優(yōu)化也是一個重要的發(fā)展方向。通過與芯片制造商合作，可能會開發(fā)出專門為自適應AI模型設(shè)計的硬件，進一步提升性能和效率。

說到底，UniQL框架的出現(xiàn)為AI技術(shù)的普及應用開啟了一扇新的大門。它不僅解決了當前AI模型部署面臨的技術(shù)難題，更重要的是展現(xiàn)了一種全新的設(shè)計思路：讓AI技術(shù)真正適應現(xiàn)實世界的多樣性和復雜性，而不是要求現(xiàn)實世界去適應AI技術(shù)。這種理念的轉(zhuǎn)變可能會對整個AI行業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生深遠的影響，推動AI技術(shù)從實驗室走向千家萬戶，真正實現(xiàn)人工智能技術(shù)的民主化普及。研究團隊通過這項工作證明了，強大的AI能力和實用的部署方案并不是一對矛盾，通過巧妙的技術(shù)設(shè)計，我們完全可以讓AI模型既聰明又靈活，既強大又實用。

Q&A

Q1：UniQL框架是什么技術(shù)？

A：UniQL是德州大學開發(fā)的AI模型壓縮技術(shù)，它能讓大型AI模型"瘦身"后裝進手機等小設(shè)備，同時保持原有的智能水平。就像給超級計算機發(fā)明了瘦身術(shù)，讓它能在普通設(shè)備上運行。

Q2：UniQL和其他壓縮技術(shù)有什么區(qū)別？

A：傳統(tǒng)壓縮技術(shù)只能生成固定大小的模型，而UniQL能讓一個模型支持多種尺寸。這就像傳統(tǒng)方法只能做固定尺碼的衣服，而UniQL能做可調(diào)節(jié)大小的衣服，設(shè)備可以根據(jù)自己的資源情況選擇合適的模型大小。

Q3：普通人什么時候能用上UniQL技術(shù)？

A：雖然UniQL目前還處于研究階段，但這項技術(shù)為AI在手機、智能家電等設(shè)備上的普及應用鋪平了道路。未來我們可能會在離線語音助手、智能家居設(shè)備等產(chǎn)品中體驗到這項技術(shù)帶來的便利。