揭开 AI 文件格式的神秘面纱：常见的争议和解决方案

随着人工智能（AI）在各个行业中的应用日益广泛，AI 文件格式也引起了越来越多的关注。对于哪些文件格式最适合特定应用，业界尚未达成共识，这引发了许多争议和挑战。

常见的 AI 文件格式争议

• 兼容性：不同的 AI 模型和应用程序对文件格式有不同的支持。这可能导致与特定文件格式不兼容的模型之间的数据交换困难。
• 灵活性：某些文件格式可能无法存储或处理所有 AI 数据类型，这限制了模型的适用范围和可移植性。
• 效率：文件格式的性能可能因文件大小和复杂性而异。选择效率低下的格式会影响模型的训练和推理时间。
• 标准化：尚未建立统一的 AI 文件格式标准，这使得在不同的模型和应用程序之间交换数据变得困难。

常见的 AI 文件格式

尽管存在争议，但一些常见的 AI文件格式已在业界得到广泛采用：