浙江大学：2025年大小模型端云协同赋能人机交互报告

本文主要介绍了人工智能模型在端云协同方面的应用。首先，文章提出了基于端云协同的跨异构模型架构、任务和模态的异构知识迁移框架，通过异构模型知识表示和异构知识适配，实现了高效的知识迁移。其次，文章研究了基于端云协同的高效端模型参数定制算法，通过掩膜进行选择和彩票假说理论，实现了低通信开销、高响应速度的端模型定制。此外，文章还探讨了基于端云协同的低通信开销、高响应速度端模型定制算法，通过协同训练、协同推理与请求和模型效率提升，大幅补偿了LLM无法获取实时数据下的推荐性能。最后，文章还研究了基于自反思训练和推理的轻量级大模型能力涌现，通过预算友好型数据合成增强多模态大模型级联自评估能力。