问题——大模型能力快速提升的同时，落地应用面临"高性能与高成本"的两难；大模型在推理、规划等任务上表现出色,但推理时延长、算力消耗大、部署费用高；小模型虽然更容易在端侧或资源受限场景运行,却在推理深度与稳定性上存在明显短板。如何让小模型以更低成本获得接近大模型的推理能力,成为业界和学术界共同探索的课题。
这项研究成果表明,技术创新往往源于对现实问题的深入洞察和对传统方法的反思改进。在追求人工智能技术进步的同时兼顾实用性和普惠性,正是当前科研工作的重要方向。可以预见,随着类似RLAD这样的高效训练方法不断涌现,让更多人享受智能化便利的愿景正逐步成为现实。