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回答：对每块Tile预测分布进行统计检验，识别显著偏离训练分布的Tile并触发安全策略（如人工复核或降级模型），防止异常输入破坏整体输出质量。...
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回答：根据Tile内边缘梯度与语义复杂度动态调整重叠率（复杂区域增大重叠），融合时使用加权策略减少接缝痕迹，适用于高分辨率生成与精细分割。...
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回答：在生成式任务中为不同模态Tile设置独立风格向量，并在融合阶段进行风格一致性约束，确保图文、音视频生成在局部与全局均保持统一风格。...
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回答：对同一Tile同时进行目标检测、语义分割与深度估计，融合阶段将多任务结果联合优化，使场景理解兼具实例级与区域级语义完整性。...
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回答：调度器实时采集各节点Tile队列长度与算力利用率，动态迁移Tile任务至空闲节点；结合预测模型提前规避潜在瓶颈，实现全局负载均衡与资源高效利用。...
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回答：对低信息量Tile采用稀疏推理路径（跳过部分计算层或使用轻量子网），仅对高信息量Tile执行完整推理；可在保持精度的前提下显著压缩端到端延迟。...
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回答：对每块Tile特征进行通道级统计量重标定（如SE Block），并根据全局类别分布动态调整权重，减少因局部特征偏差导致的类别预测不一致。...
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回答：通过MPS（Multi-Process Service）与容器化GPU分区，将不同租户的Tile任务在硬件层面隔离，防止资源争抢与数据泄漏，确保服务质量与安全性。...
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回答：对连续帧的对应Tile预测施加时序平滑滤波器（如卡尔曼滤波或光流约束），减少因单帧噪声引起的预测跳动，适用于行为预测与轨迹生成。...
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回答：调度器实时监控设备能耗状态，对高能耗Tile启用低功耗模式或延后执行，优先完成低能耗高价值Tile任务；在满足SLA前提下降低碳排放与运行成本。...
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回答：教师模型在全图推理生成Tile级软标签，学生模型在Tile输入上学习逼近教师输出；可在保持推理速度的同时继承教师的局部判别能力。...
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回答：在每块Tile输出中记录显著特征区域与模型决策依据（如Grad-CAM热图），并提供叠加全局视图的交互式可视化工具，帮助用户理解模型关注点与潜在偏差。...