趋近智
环境影响与责任
最后更新：2026年2月6日
趋近智致力于提高人们对可持续人工智能和技术使用的认识。科技公司有责任通过透明和可持续的运营来最大限度地减少其环境影响。
本平台在设计时充分考虑了能源效率，利用现代网络技术和优化的基础设施来减少计算开销。系统持续监控和优化，以最大限度地降低能耗，同时保持高性能。
绿色基础设施
- 本平台使用具有可再生能源和碳中和承诺的云提供商和服务。基础设施部署在使用可再生能源的地区。
- 本平台利用最新的基于ARM的处理器，与传统的x86架构相比具有卓越的能源效率。
负责任的模型使用
本平台优先使用必要的模型，在保持质量的同时，对更简单的任务使用更小的AI模型。这种方法表明，并非每个问题都需要大量的计算资源，智能的模型选择可以显著减少环境影响。
通过将模型大小和复杂性与任务要求相匹配，平台在最小化不必要的能源消耗和碳排放的同时，实现了最佳结果。
可持续人工智能教育
人工智能教育和开发应该包括对环境影响的认识，而不仅仅是利润指标。本平台提供讨论节能人工智能实践、大型语言模型的碳足迹以及机器学习开发的可持续方法的课程。
这种教育方法旨在激励下一代人工智能工程师负责任地构建，平等考虑性能、准确性和创新的环境成本。
碳足迹意识
训练大型人工智能模型可能会产生重大的环境成本。本平台教育社区了解不同机器学习方法的碳足迹，并推广最小化资源消耗的高效训练技术。
课程包括模型优化、迁移学习和其他在不牺牲性能的情况下减少计算需求的技术的实用指导，使所有技能水平的人都能够进行可持续的人工智能开发。
负责任的计算实践
本平台鼓励使用预训练模型和高效架构，以减少昂贵的重新训练需求。模型选择和微调的最佳实践帮助开发人员实现目标，同时最大限度地减少环境影响。
这些原则通过优化的代码、高效的缓存策略和智能的资源分配得到实际应用，以最少的浪费提供高质量的教育内容。
可持续人工智能开发生命周期
持续承诺
可持续发展是一个持续的旅程，而不是终点。本平台致力于定期审查实践、衡量影响并在可能的情况下实施改进。
欢迎社区提供关于如何进一步减少环境足迹并为技术和教育的更可持续未来做出贡献的反馈和建议。