大模型与小模型协同工作

AI小模型调用大模型的核心在于利用小模型的低成本与高速度处理常规任务，通过API接口将复杂需求精准路由至大模型，从而实现性能与成本的最佳平衡，这种架构并非简单的技术拼接，而是当前企业级AI应用落地的标准范式，随着算力成本的压力增大，单纯依赖千亿参数的大模型不仅昂贵，且响应延迟难以满足实时交互需求，通过构建“小模……

AI大模型给小模型用，本质是通过“知识蒸馏”与“提示工程”将大模型的推理能力迁移至边缘设备，从而在降低成本的同时实现高效、低延迟的本地化智能应用，这种技术路径并非简单的功能复制,而是对算力资源的一次精准重构，在过去，企业或开发者往往陷入一个误区：认为只有部署千亿参数的大模型才能解决复杂问题，随着端侧算力的提升和……