AI大模型存储优化调研

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1.
1. 您的职业/身份是？
学生（计算机/人工智能相关专业）
企业技术人员（云计算/存储/AI方向）
科研机构研究人员
IT行业管理者
其他
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2.
 您是否接触过AI大模型（如GPT、BERT等）的开发或应用？
是，参与过训练/部署
是，仅使用过API或现成模型
否，但了解基础概念
完全不了解
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3.
您是否参与过存储系统（如分布式存储、云存储、数据库等）的设计或优化？
是
否
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4.
在AI大模型相关项目中，您认为存储系统面临的主要挑战是？【多选题】
存储成本过高（如GPU显存、硬盘占用)
数据读写效率低（如训练/推理延迟）
模型参数存储冗余（如重复参数、低效压缩）
动态数据管理困难（如实时更新、版本控制）
扩展性不足（如海量参数存储需求）
其他
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5.
您是否遇到过因存储问题导致AI模型性能下降的情况？
频繁发生
偶尔发生
从未发生
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6.
 您是否了解AI技术用于存储优化的现有方案？（如智能缓存、数据去重、压缩算法）
熟悉并实践过
了解理论但未实践
仅听说过
完全不了解
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7.
 您最期待AI在存储优化中解决哪些问题？【多选题】
动态资源分配（按需调整存储资源）
智能数据压缩（无损/有损自适应）
冗余数据识别与去重
预测性存储（预加载高频使用数据）
跨硬件协同优化（如CPU/GPU/存储设备联动）
其他
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8.
您认为AI驱动的存储优化需优先保障哪些指标？【多选题】
存储成本
读写速度
系统稳定性
数据安全性
拓展灵活性
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9.
您认为以下哪种技术方向最具可行性
基于强化学习的动态存储策略
大模型参数的高效压缩与编码
分布式存储系统的AI调度优化
硬件-软件协同的存储架构设计
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10.
您认为此类项目的核心风险可能来自？【多选题】
技术实现难度（如算法复杂度)
硬件资源限制（如算力需求）
行业落地阻力（如现有系统兼容性）
数据隐私与安全性
其他
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