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“김민석, 보급형 정청래될뿐”…‘女전두환’ 거론에 김재섭의 말_我的网站
一 | 김민석, 이진숙 겨냥 “여자 전두환으로 불러드리자”김재섭 “野 의원 제명발상, 전두환과 무엇이 다른가”국회 본회의서 與주도 이진숙 제명 촉구결의안 통과 연합뉴스 자료사진김재섭(사진) 국민의힘 의원은 26일 자당의 이진숙 의원을 ‘여자 전두환’이라고 지칭한 김민석 더불어민주당 대표를 향해 “정청래(전 대표)처럼 강성 팬덤에 기대 폭주한들, 보급형 정청래가 될 뿐”이라고 주장했다.당내 비주류로 분류되는 초선 김 의원은 이날 자신의 페이스북에 “이 의원을 두고 여자 전두환을 외치다가 스스로 입법 전두환이 된 김민석에게 묻는다”며 이같이 적었다.김 의원은 “야당 의원을 다수의석으로 제명하겠다는 발상, 1980년 전두환이 ‘정치풍토쇄신법’으로 800명을 숙청하던 수법과 무엇이 다른가”라고 강조했다.그러면서 “역사적·정치적 평가가 끝난 5·18 민주화운동에 대해 음모론을 제기하는 일체의 의견에 반대한다”며 “그러나 5·18을 핑계로 전두환식 정적 제거를 벤치마킹하는 민주당 당대표도 한심하긴 마찬가지”라고 덧붙였다.김 의원의 이 같은 발언은 앞서 김민석 민주당 대표가 이날 민주당 최고위원회의에서 이 의원을 ‘여자 전두환’으로 지칭한 데 대한 맞대응 차원으로 풀이된다.김 대표는 최근 ‘5.18 폄훼’ 논란을 일으킨 이 의원에 대해 “이 의원에 대한 말씀을 여러 분이 주셨는데, 공통적인 지적이 나왔다. (이 의원이) 여자 히틀러 호칭에 대해서는 시비를 걸고 여자 전두환에 대해서는 안 거냐는 말씀을 해주셨다”며 “‘여자 전두환’이라는 호칭은 좋아하시나 보다”라고 했다.이어 그는 “그래서 앞으로 우리 당에서는 이 의원이 상당히 선호한다고 보여지는 이름으로 ‘여자 전두환’으로 통일해 불러드리는 것이 어떨까라는 생각이 들었다“고 말했다.한편, 이날 국회에서는 본회의를 통해 민주당 주도로 이 의원에 대한 제명 촉구 결의안이 통과됐다. 표결에는 159명이 참여해 찬성 157표, 반대 1표, 기권 1표로 가결됐다. 이는 인사 안건이라 무기명 투표 방식으로 진행됐다. 민주당이 발의한 결의안 표결에는 조국혁신당과 진보당 등 범여권이 참여했다.이날 결의안 강행 처리에 반발한 국민의힘 의원 대부분은 안건이 상정된 직후 본회의장을 떠났다. 다만 친한(친한동훈)계 등 일부 의원은 표결에 참여하기도 했다.。 飞象原创（魏德龄/文）路由是很多人所熟悉的词汇，最先想到的莫过于家中的路由器，它在网络层面，将数据拆分为一个个小小的“数据包”，以最经济的传输路径，把数据传给下一个节点。如今，“路由”一词又越来越多在人工智能领域被提及。 当然，此“路由”自然并非彼“路由”，但又有异曲同工之处。 AI也需要路由 目前，在人工智能领域中，“路由”一词在被越来越多提及的同时，还在不同的讨论场景下，加上了相应的前缀，但总体原理上不尽相同，均在于面对不同需求，对于算力的智能分配。 “算力路由”在算力感知网络中用来支撑“最优路径+最佳算力”的分配逻辑，将业务流量动态调度至算力资源的最优节点。
二 | 此前，IETF还正式成立了算力路由工作组，来推进在通信协议中，使用“路由”来对算力流量进行优化分配。
三 | “模型路由”则在消费电子领域中，用来形容端侧与云端模型算力的智能切换。
四 | 智能路由机制会将复杂的任务拆解为子任务，通过决策器判断该子任务是留在本地（端侧）执行以保护隐私并节省成本，还是脱敏后发往云端执行以利用更强大算力。 与此同时，现代负载均衡器已演变为“智能请求路由”系统，它们不再将请求视为可互换的单位，而是根据模型的复杂度、数据的本地性以及硬件的亲和性来导向流量。这种“路由”将不仅看脸结束，还会监控CPU、GPU使用率和队列深度，以实现多维度的资源优化。
五 | 节省资源，保护隐私 在各个节点的算力，以及位于不同位置的模型间，使用路由来进行调度的好处在于节约资源与将敏感数据留在本地。 一个最简单易懂的原理在于，有时用户请求大模型的问题，可能仅仅是一个百科查询的问题，或只是简单的调侃，甚至所谓的低幼问题。但这些请求与复杂的研究与生成内容，一样传送至了高参数量的模型中运行，几乎可以说是对算力资源的一种浪费。 以英特尔在智能体PC中采用的路由机制为例，可以通过固定规则或AI模型判断该子任务的复杂度。如果子任务与本地AI能力的匹配度高，则被判定为“简单任务”，路由至本地小参数量模型执行。
六 | 若本地无法胜任，则路由至云端API。 该功能还能同时提供保护敏感数据的能力，例如目前很多公司在内部，均开始限制公司资料上传至云端AI的权限，甚至使用专用的浏览器，来对数据进行水印添加、拦截上传等操作。而通过路由机制，可以进行隐私脱敏处理，在调度过程中，所有必须发往云端的数据都会先在本地进行脱敏处理，保护敏感信息。同时，路由并不盲目信任端侧结果。在端侧执行完成后，系统会进行质量校验。
七 | 若结果不达标，会将其脱敏后重新提交至云端执行，并最终完成结果拼装。 路由机制也具备与AI一样的学习能力，能从过往的调度错误中积累经验，不断优化子任务的切割方式和分类器的准确度，使其越来越贴合用户习惯。 这种路由原理，在更广的终端范围内同样适用，例如在智能手表、XR眼镜、手机、边缘算力与云端，路由机制在未来同样可以完成对于任务复杂度的调度。如调整设置、快速检索、优化照片这样的简单任务可以由本地2B小模型处理。而当可穿戴设备侧算力不足时，调度平台会将任务分流到与其连接的手机、PC或专用计算单元，通过7B-10B参数的模型进行处理，而针对极其复杂的重负载任务或需要海量数据支撑的请求，系统会通过调制解调器将任务发送至云端处理。 不过，对于个人用户的隐私保护而言，一旦涉及设备迁移，个性化数据则需要经过加密处理的云端服务来完成，以便用户购买新设备时，这些模型和数据会从云端无缝流转回新的端侧设备，避免了重新训练和磨合的周期。
八 | 以往在家庭网络中被人熟悉的路由概念，如今正准备开始指挥一场关于算力的交通。而在对不同任务需求再拆分再分配的背后，用户端不仅将保持无感的体验，还将获得时延更低的反馈，以及更好的数据保护，甚至是深度用户对于Token费用的节省。
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Published on:09:12:21