本文章讨论了在创建人工智能模型时如何平衡精度和性能。文章建议采用渐进式方法，从确定最重要的特征开始，然后逐步加入更多特征。这种方法可以帮助创建既准确又高效的模型。文章还强调了训练数据质量的重要性，以及为不同情况调整模型的重要性。通过遵循这些准则，可以创建既满足精度要求又不会对性能产生负面影响的人工智能模型。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
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