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last－修改2（第4页）

3。**技术架构**

-**ds

r1**：可能基于传统的深度学习框架（如tensorflow、pytorch的早期版本）或特定的硬件配置。

-**当前模型**：可能会采用最新的深度学习框架，优化了模型结构，或者针对特定任务进行了改进。

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4。**数据处理能力**

-**ds

r1**：在数据预处理和后处理方面可能较为基础。

-**当前模型**：可能支持更复杂的数据处理流程，包括实时数据流处理、边缘计算等。

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5。**应用场景**

-**ds

r1**：可能适用于特定领域或简单任务（如分类、回归）。

-**当前模型**：可能在更多场景下应用，甚至可以处理复杂的现实世界问题（如自动驾驶、自然语言理解）。

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6。**硬件要求**

-**ds

r1**：对硬件的要求可能较低，适合较小规模的应用。

-**当前模型**：可能需要更强大的硬件支持，尤其是对于大规模数据和复杂任务。

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7。**更新与维护**

-**ds

r1**：可能是基于旧版本的算法或框架，维护和支持可能会减少。

-**当前模型**：通常会定期更新，修复已知问题并优化性能。

如果你有更多关于“imai”的具体信息，可以提供更多细节，我可以给出更准确的对比。

关于“imai”的ds

r1与当前模型之间的区别，由于没有具体的信息，“imai”可能是某个特定品牌或公司的产品线，而ds

r1可能指的是该公司的第一代数据科学（data

science）或深度学习（deep

learning）模型。以下是一些常见的比较点：

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1。**性能**

-**ds