将模型部署在靠近数据源头的边缘服务器上，提供低延迟的实时推理，减少云端依赖。
利用信息抽取和文本分类模型，从合同中自动提取关键日期、金额并标记潜在风险条款。
学习基于图神经网络和傅里叶神经算子的高精度全球天气预报模型，理解数据驱动方法的优势。
分析用户的社交媒体发帖、语音特征或电子病历，建立模型辅助早期抑郁症风险筛查。
利用大模型和情感分析构建心理健康辅助工具，提供初步的情绪疏导、心理评估和资源推荐。
无需昂贵的动捕设备，利用单目或多目视频通过姿态估计和运动学习重建高精度动作数据。
学习处理即时战略游戏中的大状态空间和长序列决策，构建分层强化学习智能体。
使用神经网络改进反编译质量，将二进制代码提升为可读的高级语言表示，辅助逆向分析。
将深度学习或强化学习与模糊测试结合，生成更能触发异常和漏洞的测试输入，提升安全测试效率。
使用大模型根据代码逻辑自动生成清晰的函数注释和 API 文档，减轻开发者文档维护负担。
使用 AI 模型超越传统 Linter，进行语义级的代码缺陷检测、安全漏洞扫描和风格建议。
利用大模型根据功能描述或代码逻辑自动生成单元测试和端到端测试脚本，提升测试覆盖率。
探索 NLP 在法律文书审查、诉讼预测等场景的应用。
聚焦模型训练和线上服务，从 ML 基础到 MLOps。
实现 NPC 的移动寻路、决策和感知系统，让敌人更智能。