前面講了我們所做的工作，可以變成三個很簡單的步驟。首先是要把人工智能的需求轉化成個性化的架構，里面既有軟件又有硬件，異型自動插件機，而且針對某個領域。第二是如何把這些架構再轉化成為可個性化、定制化的平臺，使得可以自動生成類似的架構。第三，一旦有了這些平臺之后，我們是不是能夠使用這些平臺來支持一個生態系統，其目的是讓其他人就算不是AI方面的專家、芯片技術方面的專家、硬件方面的專家，依然可以從硬件技術進步中獲利。
下面我們看第一個步驟，可定制化的參數。什么東西可以定制化呢？有很多的參數，譬如說算法、數據的表示，異型自動插件機，也可能是應用程序、設備特定的參數。除此之外，也可以把計算分割成不同的分類，并且進行編譯，根據不同的應用和不同設備技術進行分類。還有架構本身其實也可以定制化，無論是編譯時間還是定制時間，這個取決于使用什么技術。我們想要做的就是找到一個平衡點，滿足設計的需求，異型自動插件機，滿足某一個特定的應用場景，這個需求可能是速度、資源、準確性、能源、電力，或者越來越多的現在也會考慮到的隱私問題、安全問題等等。當然，個性化和定制化也可以為某一個儲存技術或者儲存能量來做。
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