大小语言模型协同改变未来
越来越多的实践和研究趋势表明， 大小语言模型协同才是智能体Agent平台能力进一步飞跃的方向。【AI大模型教程】
1. 效率与成本优化 大模型擅长复杂推理和创意任务，但运行成本高、延迟大。小模型轻量高效
2. 专业化与定制化小模型易于微调和部署到特定领域，大模型则提供通用基础。 小模型适配特殊场景的垂直化分工，是可靠可信的趋势。
3. 混合推理能力小模型负责规划高频推理，大模型长尾推理。
4. 改变开发思路 从"追求最大模型"转向"设计最优系统架构"。
大小语言模型协同，才使得真正训练进入数据+经验的打通， 才是上下文工程比较优秀的方向。
- 提升AI的效率与可持续性
- 扩展AI的部署范围与访问性
- 增强隐私、安全与领域专精
- 驱动创新与生态重构
前沿的技术在小型语言模型可以发挥的玲离尽致：
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架构创新： 状态空间模型(如Mamba)； XLSTM；MoR; 线性输入变体(LIV)
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知识迁移: 知识蒸馏(KD); 强化学习(如GRPO); 蒸馏压缩量化剪枝
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训练策略：案例级SFT+RLFT等分阶段重铸。
