而被布置在阿狸雲服務器上的這個大模型，就是李博明口中的佛手係統。
過程返回後，再由本地小模型將佛手係統輸出的結果進行AI評級後輸出到本地頁麵。
通過這種小模型分布式計算的方式，Y搜的計算資源得到了極大的節省和降低，每個請求所消耗的算力甚至比古狗或千尋還要低。
更為重要的是，由於大量的數據處理是在用戶本地完成的，小模型與大模型之間的通信又是AI之間類似神經網絡信號的“黑箱溝通”。
這種“不是加密數據但人類卻無法理解”的數據即使被第三方截獲，也沒有任何辦法可以破譯，可以極大地保護用戶數據安全。
實際上，Y搜通過分布式小模型降低公司資源消耗的思路並不是獨有的。
幾乎目前所有互聯網大廠都在布局的IOT“邊緣計算”以及古狗剛剛提出的“聯邦學習”，其實都是這個思路。
佛手係統的模式，更加類似於古狗提出的“聯邦學習”。
隻不過古狗的“聯邦學習”還處於理論階段，目前也隻是準備在輸入法的聯想輸入上進行嘗試性的應用。
而Y搜，毫無疑問在技術上已經把古狗遠遠拋在了後麵！
相當於Y搜用古狗和千尋幾十分之一的運營成本，就能達到甚至遠超古狗相同的請求負載和更好的效果！
這是代差式的技術領先！
簡直就像九年前水果的IOS對諾基亞塞班S60的打擊一樣！…。。