Agent：人机交互新范式，大小模型端云协同

Python_金钱豹

于 2025-07-08 20:34:27 发布

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文章标签：人机交互机器学习深度学习人工智能网络知识图谱

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在人工智能浪潮席卷全球的今天，人机交互领域正经历着前所未有的变革。浙江大学张胜宇教授的讲座，为我们打开探索大小模型端云协同的思路，成为推动人工智能迈向新高度的关键力量，它所构建的人机交互新范式，将深刻改变我们与智能设备、数字世界的互动方式。

引言：浪潮中的新方向

近年来，人工智能技术飞速发展，大模型凭借其强大的通用认知能力，在自然语言处理、图像识别等众多领域取得了突破性成果。然而，大模型运行对算力和存储的高要求，使得其在终端设备上的应用面临诸多限制。与此同时，终端小模型虽具备低功耗、快速响应的特点，但在复杂任务处理和知识储备上存在明显短板。在这样的背景下，大小模型端云协同应运而生，它融合了终端小模型与云侧大模型的优势，为提升人机交互的效率和个性化水平带来了新的可能。

大小模型端云协同的核心：优势互补的智慧融合

大小模型协同：精准与高效的结合

大小模型协同的核心，在于通过终端小模型快速感知用户意图。当我们使用手机、智能音箱等终端设备时，小模型能够在瞬间捕捉到我们的语音指令、操作行为等信息，并初步分析出我们的需求。例如，当我们对着手机说出 “我想听周杰伦的歌”，终端小模型会迅速识别关键词，初步判断这是一个音乐播放需求。随后，它会将这一信息传递给云侧大模型。

云侧大模型拥有庞大的知识储备和强大的通用认知能力，它能够基于终端小模型传递的信息，进行更深入的分析和处理。针对 “想听周杰伦的歌” 这一需求，云侧大模型可以从海量的音乐曲库中，根据用户的历史播放记录、当下时间、使用场景等因素，筛选出最符合用户喜好的周杰伦歌曲。这种协同方式，既保证了响应的低延时，又实现了服务的高个性化。

此外，大小模型协同还带来了数据隐私保护的优势。由于终端小模型在本地完成部分数据处理，敏感信息无需全部上传至云端，大大降低了数据泄露的风险。同时，这种协同模式也减轻了云侧的负载，提高了整个系统的运行效率。

端云高效协同：技术策略的创新突破

为实现端云高效协同，研究人员提出了一系列创新策略。在模型压缩与迁移优化方面，通过对大模型进行压缩，使其能够更高效地在终端设备上运行；同时，优化模型迁移算法，确保模型在端与云之间的迁移过程中，性能损失最小化。

云帮助端的子网搜索策略，旨在帮助终端设备找到最适合自身硬件条件的模型子网。云侧可以根据终端设备的算力、存储等资源情况，搜索出最优的模型结构，然后将其部署到终端，从而降低通信开销，提高运行效率。

端到云的反事实学习策略，则致力于解决联邦学习中的特定问题。在联邦学习场景下，终端设备在本地进行模型训练，然后将训练结果上传至云端进行聚合。反事实学习通过构建虚拟场景，模拟不同的训练数据和参数设置，帮助终端设备更好地调整模型，提高模型的泛化能力，从而实现更高效的端云协同。

技术细节：创新技术的深度解析

基于生成的协同：Model GBT 框架的探索

Model GBT 框架是基于生成的协同技术的典型代表。它能够根据用户的自然语言需求和少量数据，通过推理生成开箱即用的小模型。想象一下，当我们在开发一款新的智能应用时，只需向 Model GBT 框架描述应用的功能需求，如 “开发一个能够识别宠物品种的应用”，并提供少量宠物图片数据，框架就能自动生成一个适用于该应用的小模型。

这种技术探索了大模型生成小模型的 “one-to-many” 范式，即一个大模型可以根据不同的需求生成多个小模型。这不仅大大提高了模型开发的效率，还为个性化应用的快速落地提供了可能。例如，不同的电商平台可以根据自身的用户群体和业务特点，利用 Model GBT 框架生成专属的推荐小模型，提升用户购物体验。

知识迁移框架：突破传统局限

传统的知识蒸馏方法在大小模型协同中存在一定局限，例如知识传递不够完整、模型性能提升有限等。为解决这些问题，研究人员提出了通过对齐模型参数空间实现知识迁移的方案。

该方案的核心思想是，将大模型和小模型的参数空间进行对齐，使得大模型中的知识能够更有效地传递给小模型。通过对模型参数进行调整和优化，小模型能够更好地学习大模型的知识和能力，从而在保持低复杂度的同时，提升自身的性能。这为大小模型协同提供了新的思路，进一步推动了技术的发展。

端云协同策略：多维度的优化方案

云到端的模型压缩与迁移联合优化策略，综合考虑了模型压缩和迁移两个环节。在模型压缩过程中，采用先进的压缩算法，减少模型的参数数量和计算量；在迁移过程中，优化迁移路径和方式，确保压缩后的模型能够在终端设备上稳定运行。这种联合优化方式，实现了模型在端与云之间的高效传输和部署。

云帮助端通过子网搜索降低通信开销的策略，利用云侧强大的算力和算法，为终端设备筛选出最优的模型子网。这样一来，终端设备只需与云侧传输必要的子网信息，大大减少了数据传输量，降低了通信成本。

端到云的反事实学习解决联邦学习特定问题的策略，通过模拟不同的训练场景和参数设置，帮助终端设备更好地调整模型。在联邦学习中，各终端设备的数据分布可能存在差异，反事实学习能够让终端设备在不泄露自身数据的情况下，借鉴其他设备的训练经验，提高模型的整体性能。

应用实例：技术落地的生动实践

推荐系统：个性化体验的升级

在手机淘宝首页推荐中，大小模型端云协同技术发挥了重要作用。端侧小模型实时检测用户兴趣变化，例如用户在浏览商品时的停留时间、点击行为等，通过这些细微的操作，小模型能够敏锐地感知用户当前的兴趣点。

结合因果潜在结果模型，端侧小模型可以动态规划云推荐请求。如果用户对某类商品表现出浓厚兴趣，端侧小模型会及时将这一信息传递给云侧大模型，并请求更精准的推荐。云侧大模型基于自身的大数据分析和强大的推荐算法，为用户提供个性化的商品推荐列表。这种协同方式显著提升了推荐系统的个性化和效率，让用户能够更快地找到心仪的商品，同时也提高了商家的销售转化率。

人机交互的 “能”：智能体的新范式

大模型的出现推动了端侧智能体的新范式，基于多模态大模型的操作系统智能体便是其中的典型代表。这些智能体具备强大的多模态理解能力，能够像人一样操作终端设备。

例如，用户可以通过语音、手势等多种方式与智能体进行交互。当用户说 “打开相册，找到上周旅游的照片” 时，智能体不仅能够理解语音指令，还能在相册中快速定位到相应的照片。它还可以根据用户的需求，对照片进行编辑、分享等操作，提供更自然、便捷的交互体验。这种智能体的出现，让我们与终端设备的交互更加人性化，开启了人机交互的新篇章。

未来展望：人机协同的美好愿景

大小模型端云协同不仅是一种技术革新，更是人机协同时代的预兆。随着技术的不断发展，未来的机器将更加智能，能够更好地理解人类的需求和情感，为我们提供更加贴心、高效的服务。

在智能家居领域，大小模型端云协同技术将使智能家电之间实现更紧密的协作。智能音箱可以根据用户的语音指令，联动智能灯光、空调、窗帘等设备，营造出舒适的家居环境；在医疗领域，智能医疗设备能够实时监测患者的健康数据，通过端云协同将数据传输给云端的医疗大模型进行分析，为医生提供准确的诊断建议。

人机协同的发展也需要人类积极适应新技术。我们需要不断学习和掌握新的交互方式和工具，与机器建立良好的协作关系。同时，在技术发展过程中，我们也要关注数据隐私、伦理道德等问题，确保人机协同共生朝着健康、可持续的方向发展。

通过大小模型端云协同，我们正迈向一个更加智能、高效的人机交互未来。这一范式不仅提升了技术应用的深度和广度，也为人类与机器的和谐共生提供了新的可能性。我们期待着未来更多的技术突破和应用创新，相信在大小模型端云协同技术的推动下，人机交互将迎来更加精彩的变革，为我们的生活、工作和社会发展带来更多的便利和惊喜。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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