我们提出了一个协同边缘智能框架，帮助边缘设备实现性能目标，加速适应过程。通过合作，设备在视频流媒体中提升服务质量和用户体验。实验表明，设备经过十轮训练即可实现目标，因果结构可解释。即使设备类型未知，新设备也能使用现有模型。负载重新平衡后，网络故障恢复显著。

边缘智能通过在TrustZone中进行先进模型部署，解决了消费者物联网设备中的数据隐私问题。内存高效的管理方法支持内存密集型推理，提高推理速度3.13倍，降低功耗超过66.5%。

高性能生成人工智能与边缘智能之间的相互作用提供了新的机会。本文提出了一种面向GAI的综合网络（GaisNet），通过无数据的知识传递来缓解矛盾，并实现了GAI和EI之间的无缝融合和协同进化。实验证实了该机制的有效性。未来挑战和方向也被讨论。

边缘智能结合人工智能和边缘计算，通过Federated Learning实现隐私保护的机器学习。分层联邦学习框架提高通信效率。作者提出了一种具有联邦深度强化学习和联邦学习的分散式缓存算法。

边缘智能通过在TrustZone中进行先进模型部署，解决了消费者物联网设备中的数据隐私问题。在Raspberry Pi 3B+上实现的原型实验结果表明，推理速度提高3.13倍，功耗降低超过66.5%。

边缘智能通过结合人工智能和边缘计算，在数据产生的地方进行处理，实现大规模和高效部署。分层联邦学习框架减少节点故障和设备退出。作者提出了一种具有联邦深度强化学习和联邦学习的分散式缓存算法。