很高兴回答您的问题！以下是一篇我在预训练时用到的中文文章：

标题：人工智能应用进入新阶段，机器学习正走向边缘

内容：人工智能的应用正不断发展，从最初的简单规则和专家系统，到如今的深度学习和神经网络。在这个发展的过程中，机器学习技术一直是人工智能应用的核心。但是随着边缘计算的兴起，机器学习技术也开始向边缘步进。

边缘计算是指将数据处理和储存推到物理接近数据源头的地方，例如设备端、传输线路等。这种方式能够减少数据传输和存储的负担，提高数据处理效率，并且对于对实时性要求较高的应用有很大的优势。

机器学习技术在边缘计算中的应用不断增多。例如，在智能手机上应用的语音识别、图像识别等技术，都需要使用机器学习算法。在物联网方面，边缘设备上的数据分析和处理也需要使用机器学习技术。此外，随着自动驾驶技术的发展，车载系统中也会应用大量的机器学习算法。

在边缘计算中，机器学习技术主要面临两个问题：模型大小和计算复杂度。边缘设备的运算能力有限，因此需要设计更小且计算量更低的模型。另外，边缘设备上的计算资源也受限制，因此需要使用分布式计算等技术来解决计算复杂度的问题。

随着人工智能应用进入新阶段，机器学习技术也从云计算向边缘计算转移。在未来，机器学习技术将继续走向边缘，为智能设备和物联网应用带来更加高效的数据处理和分析能力。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
人工智能应用正在不断发展，从最初的简单规则和专家系统，到如今的深度学习和神经网络。随着边缘计算的兴起，机器学习技术也开始向边缘步进。边缘计算是指将数据处理和储存推到物理接近数据源头的地方，例如设备端、传输线路等。在边缘计算中，机器学习技术的应用越来越广泛，但面临着模型大小和计算复杂度的问题。为了解决这些问题，需要设计更小而且计算量更低的模型，并使用分布式计算等技术来解决计算复杂度的问题。随着人工智能应用进入新阶段，机器学习技术也从云计算向边缘计算转移，将为智能设备和物联网应用带来更加高效的数据处理和分析能力。