AI 智能体通过在设计和实施过程中进行战略性权衡来平衡计算效率和准确性。开发人员根据上下文确定任务的优先级：对于像实时对象检测这样的时间敏感型应用，即使牺牲一些准确性，也会优先选择轻量级模型（例如，MobileNet）以减少延迟。相反，在医学图像分析中，准确性优先，可能会使用像 ResNet-152 或 Vision Transformers 这样的模型，尽管计算成本更高。模型剪枝（移除冗余的神经网络权重）或量化（降低数值精度）等技术有助于缩小模型，而不会造成显著的准确性损失。例如，量化的 MobileNetV3 在 ImageNet 上可以达到 70% 的准确率，但计算量比全精度 ResNet-50 少 10 倍，后者可以达到 76% 的准确率。
优化策略进一步完善了这种平衡。硬件感知型设计将模型定制到特定设备——苹果的 Core ML 会自动优化 iPhone 处理器的神经网络。动态计算方法（例如，早期退出，其中更简单的输入会更快地退出模型）可以动态调整资源使用。谷歌的 BERT 语言模型在推理过程中使用层 dropout 来跳过非必要的计算。另一种方法是知识蒸馏，其中一个紧凑的“学生”模型模仿一个更大的“老师”模型。例如，DistilBERT 保留了 BERT 95% 的性能，但参数减少了 40%。像 TensorRT 或 ONNX Runtime 这样的框架还可以通过融合操作和利用 GPU 并行性来优化模型执行，从而提高速度而不改变准确性。
开发人员使用分析工具和迭代测试来务实地实施这些权衡。像 PyTorch Profiler 这样的工具可以识别瓶颈（例如，注意力层中过多的内存使用），从而进行有针对性的优化。在自动驾驶汽车中，工程师可能会将快速的 YOLOv8 检测器与速度较慢但更准确的 Mask R-CNN 结合使用，用于关键的边缘情况。超参数调优（例如，批量大小、学习率）可以平衡训练速度和模型质量——较小的批次会减少 GPU 内存，但会增加收敛时间。像 TensorFlow Lite 或 NVIDIA Triton Inference Server 这样的平台提供了预优化的部署流水线，允许开发人员设置准确性-效率阈值（例如，将推理延迟限制在 50 毫秒内）。通过对齐模型架构、硬件和应用约束，开发人员可以系统地应对效率-准确性谱。