当前AI模型技术正呈现多元化发展态势，大模型与小模型的协同应用、边缘计算创新以及非传统架构的突破共同推动着智能技术边界的扩展。以下是主要发展趋势：
一、大模型与小模型的协同范式
1. 技术互补性
大模型（如腾讯AI大模型）凭借海量参数成为复杂场景的"智慧大脑"，在自然语言处理、多模态融合等领域展现优势
小模型则以轻量化特性在边缘侧实现低成本部署，例如智能监控场景中边缘设备实时响应与云端大模型算法迭代的协同
2. 行业落地案例
法务领域通过大模型实现合同审查自动化，处理效率提升300%的同时保持99.2%的准确率
制造业采用"云边协同"架构，大模型负责全局优化，小模型执行设备端实时控制
二、边缘AI的技术突破
1. 硬件架构革新
Imagination推出的E系列GPU采用"AI+图形"融合设计，通过分块延迟渲染技术实现推理能效比提升5倍
新型协处理器架构（如谷歌DeepMind方案）可在不增加基础算力前提下扩展模型记忆容量
2. 应用场景扩展
自动驾驶领域本地推理延迟降至50ms内，满足实时决策需求
工业物联网实现设备预测性维护，数据本地处理保障隐私安全
三、架构创新的探索
1. 非Transformer架构
RockAI研发的Yan架构通过类脑激活机制降低70%计算冗余，在树莓派等低功耗设备实现10FPS的视觉推理
新型MCSD训练框架解决传统大模型内存占用问题，支持千亿参数模型在消费级硬件部署
2. 群体智能发展
多个边缘节点通过联邦学习形成分布式智能网络，模型迭代效率较单体智能提升40%
四、未来技术方向
多模态融合：腾讯等企业正研发支持文本/图像/视频联合处理的统一架构
自适应计算：DeepMind提出的可微缓存技术实现模型动态资源分配
绿色AI：通过模型压缩和量化技术，大模型推理能耗已降低至2023年的1/8
