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基于富语义词元的大模型生成策略优化: 1; 作者程齐凯石湘 +1 位作者于丰畅黄圣智《情报学报》北大核心 2025年第6期761-782,共22页; 近年来,通用大模型技术取得了显著进展,但在科技情报领域的应用中,仍面临推理效率低下和领域任务适配性不足的问题。为此,本文系统地分析了大模型的生成机制,并提出了“富语义词元”概念,旨在描述大模型在生成过程中倾向产生的、具有语... 展开更多; 关键词富语义词元大小模型协同生成优化动态投机采样; 在线阅读下载PDF 职称材料

大小模型协同的小样本知识图谱问答问题自动生成方法被引量：1: 2; 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

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

端云协同智能计算的关键问题、方法和应用被引量：5: 4; 作者张圣宇况琨 +4 位作者吕承飞李纪为肖俊吴帆吴飞《中国工程科学》 CSCD 北大核心 2024年第1期127-138,共12页; 端云协同智能计算是大数据、云计算、边缘计算发展的产物,可在保护用户隐私的前提下显著提升数据利用率,实现智能计算实时响应能力与服务鲁棒性的优势互补,而相应技术研发和实践应用具有复杂性。本文剖析了端云协同智能计算的应用价值,... 展开更多; 关键词端云协同大小模型协同计算端计算可信协同机器学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于大小模型结合与迭代反思框架的电子病历摘要生成方法: 5; 作者钟博洋阮彤 +1 位作者张维彦刘井平《计算机科学》 2025年第9期294-302,共9页; 在医疗人工智能领域,从医患对话中自动生成电子病历(EMR)是一项核心任务。传统主流方法多依赖于大规模语言模型(LLM)结合少量示例进行学习,然而,这些方法往往未能有效融入深度的医学专业知识,导致生成的EMR内容在专业性方面存在不足。... 展开更多; 关键词大规模语言模型医疗预训练模型摘要生成大模型反思大小模型结合; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于富语义词元的大模型生成策略优化: 1; 作者程齐凯石湘于丰畅黄圣智; 机构武汉大学信息管理学院武汉大学智能与创新治理研究所; 出处《情报学报》北大核心 2025年第6期761-782,共22页; 基金新一代人工智能国家科技重大专项项目“高可靠科技文献智能引擎关键技术研发与示范应用”(2023ZD0121500) 国家自然科学基金面上项目“基于机器阅读理解的科学命题文本论证逻辑识别”(72174157)。; 文摘近年来,通用大模型技术取得了显著进展,但在科技情报领域的应用中,仍面临推理效率低下和领域任务适配性不足的问题。为此,本文系统地分析了大模型的生成机制,并提出了“富语义词元”概念,旨在描述大模型在生成过程中倾向产生的、具有语义聚合性、上下文依赖性或任务相关性的词元或词元序列。基于该概念,本文设计了一种基于生成偏好的大小模型协同生成策略。通过富语义词元的挖掘、复制机制及动态验证策略,实现在小模型与大模型之间的协同作用,推动大模型由逐词元生成向多个词元同步生成的转变,从而提升生成效率与任务适配性。本文从生成性能、泛用性和生成效率三个维度对该生成优化策略进行了评估。研究结果表明,该策略在法律、医学和新闻百科等多个领域任务中的评估指标均优于传统生成优化方法。本文为大模型生成优化、任务适配性提升以及可信可靠大模型构建提供了新的理论基础和实践路径。; 关键词富语义词元大小模型协同生成优化动态投机采样; Keywords rich semantic tokens large-small model collaboration generation optimization dynamic speculative sampling; 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

题名大小模型协同的小样本知识图谱问答问题自动生成方法被引量：1: 2; 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

题名端云协同智能计算的关键问题、方法和应用被引量：5: 4; 作者张圣宇况琨吕承飞李纪为肖俊吴帆吴飞; 机构浙江大学软件学院浙江大学计算机科学与技术学院淘宝(中国)软件有限公司上海交通大学计算机科学与工程系浙江大学上海高等研究院; 出处《中国工程科学》 CSCD 北大核心 2024年第1期127-138,共12页; 基金科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目“大小模型端云协同进化与系统”(2022ZD0119100) 中国工程院咨询项目“新一代人工智能及产业集群发展战略研究”(2022-PP-07)。; 文摘端云协同智能计算是大数据、云计算、边缘计算发展的产物,可在保护用户隐私的前提下显著提升数据利用率,实现智能计算实时响应能力与服务鲁棒性的优势互补,而相应技术研发和实践应用具有复杂性。本文剖析了端云协同智能计算的应用价值,凝练了端学习效率优化、端少样本过拟合、端模型定制化、分布差异下虚假关联学习、通信开销与计算效率平衡等方面的技术难题;系统梳理了端云协同智能计算中主流方法研究进展,涉及作为应用基石的高效计算硬件、以端为中心的协同计算、以云为中心的协同计算、端云双向协同计算、可信端云协同智能计算等主要方向;总结了推荐系统、自动驾驶、安防系统、教育模式等端云协同智能计算的垂直领域应用情况。着眼端云协同智能计算的未来发展,需重点研究云资源在端模型个性化中的应用策略、端云协同多目标优化算法、端-端与云协同计算的优化策略。; 关键词端云协同大小模型协同计算端计算可信协同机器学习; Keywords device-cloud collaboration large and small model collaboration computing on-device computing trustworthy collaboration machine learning; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP393 [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

题名基于大小模型结合与迭代反思框架的电子病历摘要生成方法: 5; 作者钟博洋阮彤张维彦刘井平; 机构华东理工大学信息工程与科学学院; 出处《计算机科学》 2025年第9期294-302,共9页; 文摘在医疗人工智能领域,从医患对话中自动生成电子病历(EMR)是一项核心任务。传统主流方法多依赖于大规模语言模型(LLM)结合少量示例进行学习,然而,这些方法往往未能有效融入深度的医学专业知识,导致生成的EMR内容在专业性方面存在不足。针对这一挑战,提出了一种新颖的迭代反思框架,该框架融合了Error2Correct示例学习与领域模型监督,旨在提升EMR的总结质量。具体而言,首先设计了一种集成了Error2Correct示例学习机制的大规模语言模型,用于EMR的初步生成与持续优化,并在预生成阶段融入医学领域知识。然后利用一个经过微调的小规模医学预训练语言模型,对初步生成的EMR进行进一步的评估与优化,从而在后生成阶段再次深化领域知识的整合。最后,引入了一个迭代调度器,该调度器能够高效地引导模型在持续的反思与迭代过程中进行优化。实验结果显示,所提方法在两个公开的EMR数据集上均展现出了先进的性能。特别是在IMCS-V2-MRG和ACI-BENCH数据集上,与经过微调的大规模语言模型相比,所提方法分别实现了3.66个百分点和7.75个百分点的整体性能提升1)。; 关键词大规模语言模型医疗预训练模型摘要生成大模型反思大小模型结合; Keywords large language model Medical pre-trained model Summarization generation large model reflection collaboration of large and small models; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术]; 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	基于富语义词元的大模型生成策略优化	程齐凯石湘于丰畅黄圣智	《情报学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	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	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	端云协同智能计算的关键问题、方法和应用	张圣宇况琨吕承飞李纪为肖俊吴帆吴飞	《中国工程科学》 CSCD 北大核心	2024	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于大小模型结合与迭代反思框架的电子病历摘要生成方法	钟博洋阮彤张维彦刘井平	《计算机科学》	2025		在线阅读下载PDF 职称材料