本文系统地从计算力基础设施、软件架构、数据资源、应用场景和脑科学五大核心维度对大模型实践中的问题进行解答
以下是根据您的推文生成的目录：
下面是按照原文的问题重新整理的目录：
目录
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计算力基础设施
- 1.1 什么是云边端协同架构？
- 1.2 信息技术应用创新计划相关政策对企业的影响？
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软件架构
- 2.1 拥有自己的大语言模型（LLM）是否必要？
- 2.2 何时使用微调与何时使用RAG？
- 2.3 在训练大语言模型时遇到的关键挑战是什么？
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数据资源
- 3.1 如何标注一个监督微调（SFT）数据集？
- 3.2 在众包平台上发布任务时，如何解决标准定义不清的问题？
- 3.3 在构建知识图谱问答数据集时，是否会忽略知识图谱的重要维度？
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应用场景
- 4.1 Gemini Live 的机制是什么，能否通过工程实践实现？
- 4.2 从文档中提取特定数据表时会遇到
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