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大小模型协同的小样本知识图谱问答问题自动生成方法: 1; 作者赵润豪曾维新 +2 位作者唐九阳吴继冰黄宏斌《指挥与控制学报》北大核心 2025年第2期172-180,共9页; 为解决现实知识图谱问题生成技术的低成本部署和生成可靠性的问题,提出大小模型协同的小样本知识图谱问题生成方法,通过构建OODA环思维链和小模型高效部署设计,可支撑资源匮乏作战场景下低成本部署和准确可控生成。该方法的先进性在多... 展开更多; 关键词资源匮乏作战场景大小模型协同 OODA环思维链低成本部署准确可控生成; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于大小模型协同的智能化移动网络优化研究被引量：1: 2; 作者黄金超谢志普 +3 位作者吕非彼狄子翔邢震程新洲《邮电设计技术》 2024年第9期7-12,共6页; 提出了一种大小模型协同的智能化移动网络优化方法,首先利用大语言模型处理和理解网络日志、外部开源等非结构化数据,从中提取关键数据。其次构建了一个包含网络设备、参数配置、专家优化经验等多维度信息融合的知识图谱,用于分析网络... 展开更多; 关键词移动网络优化大小模型协同知识图谱图神经网络模型大语言模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

云边协同大模型块粒度重训方法: 3; 作者张青龙韩锐刘驰《电子学报》北大核心 2025年第2期287-300,共14页; 边缘侧大模型外部环境的不确定性(如路边摄像头画面中天气、光照、物体密度的变化),导致其输入数据分布持续改变,因此需进行重训以维持高精度.受限于设备可用资源和重训窗口,现有技术仅能训练固定压缩模型,其有限的泛化能力导致模型精... 展开更多; 关键词大模型边缘侧动态环境模型重训缩放定律云边大小模型协同训练; 在线阅读下载PDF 职称材料

大模型及其应用前景分析——从大模型应用场景到推理算力在边缘的展望: 4; 作者孙思涵《江西通信科技》 2024年第3期1-2,共2页; 随着计算机技术和大数据的快速发展,深度学习在各个领域取得了显著成果,特别是大模型(Large Models)的崛起,为人工智能应用带来了革命性变化。本文首先定义了大模型,并详细探讨了大模型的应用场景,随后分析了大小模型协同工作的机制,并... 展开更多; 关键词大模型应用场景边缘推理大小模型协同; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名大小模型协同的小样本知识图谱问答问题自动生成方法: 1; 作者赵润豪曾维新唐九阳吴继冰黄宏斌; 机构国防科技大学系统工程学院大数据与决策实验室; 出处《指挥与控制学报》北大核心 2025年第2期172-180,共9页; 基金国家重点研发计划(2022YFB3103600) 国家自然科学基金(62302513,62272469)资助。; 文摘为解决现实知识图谱问题生成技术的低成本部署和生成可靠性的问题,提出大小模型协同的小样本知识图谱问题生成方法,通过构建OODA环思维链和小模型高效部署设计,可支撑资源匮乏作战场景下低成本部署和准确可控生成。该方法的先进性在多个公共数据集和军事场景得到验证。为解决资源匮乏作战场景下部署难、生成难以控制的难题提供可行路径。; 关键词资源匮乏作战场景大小模型协同 OODA环思维链低成本部署准确可控生成; Keywords resource-scarce combat scenarios small and large model collaboration OODA loop chain of thought low-cost deployment accurate and controllable generation; 分类号 TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于大小模型协同的智能化移动网络优化研究被引量：1: 2; 作者黄金超谢志普吕非彼狄子翔邢震程新洲; 机构中国联通研究院; 出处《邮电设计技术》 2024年第9期7-12,共6页; 文摘提出了一种大小模型协同的智能化移动网络优化方法,首先利用大语言模型处理和理解网络日志、外部开源等非结构化数据,从中提取关键数据。其次构建了一个包含网络设备、参数配置、专家优化经验等多维度信息融合的知识图谱,用于分析网络状态和优化需求之间的关系。然后,通过深度学习、图神经网络等专业工具模型进行根因分析,快速定位网络故障点,并基于专业知识图谱库和大模型的问题推理能力,辅助专家给一线员工提供具体的解决方案。最后,通过实际场景的实施和验证,由专家、一线员工对所提解决方案进行评估和反馈,这些评估和反馈信息经收集后不断返回,形成循环优化。; 关键词移动网络优化大小模型协同知识图谱图神经网络模型大语言模型; Keywords Mobile network optimization Collaboration of large and small models Knowledge graph Graph neural network Large language model; 分类号 TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名云边协同大模型块粒度重训方法: 3; 作者张青龙韩锐刘驰; 机构北京理工大学计算机学院; 出处《电子学报》北大核心 2025年第2期287-300,共14页; 基金国家重点研发计划(No.2023YFE0209100) 国家自然科学基金(No.62272046,No.62132019,No.61872337)。; 文摘边缘侧大模型外部环境的不确定性(如路边摄像头画面中天气、光照、物体密度的变化),导致其输入数据分布持续改变,因此需进行重训以维持高精度.受限于设备可用资源和重训窗口,现有技术仅能训练固定压缩模型,其有限的泛化能力导致模型精度显著降低.本文提出云边协同大模型块粒度重训方法,引入模型重训缩放定律评估不同块对边缘侧当前数据的精度贡献,以此为依据生成有限资源下最优重训方案,将云平台大模型中精度最相关部分动态转换为边缘侧可重训小模型,构建大小模型协同训练系统.真实云边平台上对比实验表明,本文方法可以在相同资源消耗下提升大模型重训精度81.24%,并支持最大至330亿参数大模型重训.; 关键词大模型边缘侧动态环境模型重训缩放定律云边大小模型协同训练; Keywords foundation model dynamic environment at edge model retraining scaling law edge-cloud collaborative retraining of large and small models; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名大模型及其应用前景分析——从大模型应用场景到推理算力在边缘的展望: 4; 作者孙思涵; 机构华为江西运营商IT解决方案销售部; 出处《江西通信科技》 2024年第3期1-2,共2页; 文摘随着计算机技术和大数据的快速发展,深度学习在各个领域取得了显著成果,特别是大模型(Large Models)的崛起,为人工智能应用带来了革命性变化。本文首先定义了大模型,并详细探讨了大模型的应用场景,随后分析了大小模型协同工作的机制,并展望了随着应用的发展,推理算力在边缘侧应用的前景。; 关键词大模型应用场景边缘推理大小模型协同; 分类号 TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	大小模型协同的小样本知识图谱问答问题自动生成方法	赵润豪曾维新唐九阳吴继冰黄宏斌	《指挥与控制学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于大小模型协同的智能化移动网络优化研究	黄金超谢志普吕非彼狄子翔邢震程新洲	《邮电设计技术》	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	云边协同大模型块粒度重训方法	张青龙韩锐刘驰	《电子学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	大模型及其应用前景分析——从大模型应用场景到推理算力在边缘的展望	孙思涵	《江西通信科技》	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料