该流程首先使用 TRL/SFTTrainer 对 JSONL 格式的训练数据上的 google/functiongemma-270m-it 基础模型进行微调。训练完成后，使用 ai-edge-torch 和 dynamic_int8 量化算法将模型转换为 TFLite 格式。最后一步取决于目标运行时环境：对于 MediaPipe，将 TFLite 模型与分词器和停止标记合并到一个 .task 包中，该包可在 iOS、Android 和 Web 上运行。或者，你可以将其打包为 .litertlm 格式，用于 LiteRT-LM 运行时，该运行时提供 NPU 加速和更广泛的平台支持，包括桌面平台。
* 时间O(n) 空间O(n)（理论最优，无冗余计算）
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第二天，销售回复开始涌入。Stuyvenberg 让 AI 继续操作：每隔几分钟检查邮件，把最低报价转发给其他经销商，要求他们“看看能不能给出更低的价格”。当销售试图打电话或发短信推进沟通时，AI 礼貌地把对话引回邮件，让整个流程更可控。
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