前面讲了我们所做的工作，可以变成三个很简单的步骤。首先是要把人工智能的需求转化成个性化的架构，里面既有软件又有硬件，异型自动插件机，而且针对某个领域。第二是如何把这些架构再转化成为可个性化、定制化的平台，使得可以自动生成类似的架构。第三，一旦有了这些平台之后，我们是不是能够使用这些平台来支持一个生态系统，其目的是让其他人就算不是AI方面的专家、芯片技术方面的专家、硬件方面的专家，依然可以从硬件技术进步中获利。
下面我们看第一个步骤，可定制化的参数。什么东西可以定制化呢？有很多的参数，譬如说算法、数据的表示，异型自动插件机，也可能是应用程序、设备特定的参数。除此之外，也可以把计算分割成不同的分类，并且进行编译，根据不同的应用和不同设备技术进行分类。还有架构本身其实也可以定制化，无论是编译时间还是定制时间，这个取决于使用什么技术。我们想要做的就是找到一个平衡点，满足设计的需求，异型自动插件机，满足某一个特定的应用场景，这个需求可能是速度、资源、准确性、能源、电力，或者越来越多的现在也会考虑到的隐私问题、安全问题等等。当然，个性化和定制化也可以为某一个储存技术或者储存能量来做。
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