TeleAI 团队

6 月中旬在 arXiv 上

挂出的一份前沿技术报告

开篇点题AI Flow是香农和图灵的“握手”

摘要

在Claude Shannon奠定的基础信息理论与Alan Turing提出的机器智能远见框架引领下，信息与通信技术（IT/CT）的融合演进持续推动着连接与计算能力的浪潮。这种协同效应引爆的技术革命，如今正通过重塑行业格局、重新定义人机协作的大型人工智能（AI）模型达到顶峰。

然而，大型模型巨大的资源消耗与高带宽通信需求，为实现普适智能设下了重大挑战。为应对这些挑战，AI Flow作为跨学科框架应运而生，它融合了信息与通信技术的前沿突破，并重点聚焦以下三大核心要素：

其一，以设备-边缘-云架构为基础，通过终端设备、边缘服务器与云集群的协同优化，实现低延迟模型推理的扩展性与效能提升；

其二，提出"家族模型"概念-即具有对齐隐藏特征的不同规模模型系列，既能实现高效协作，又可灵活适应多元资源约束与动态场景；

其三，基于连接与交互的智能涌现是AI Flow的创新范式，通过通信网络增强连接性，使跨异构节点的AI模型协作产生超越单一模型能力的涌现智能。

AI Flow的创新成果赋予AI服务更强智能性、即时响应力与普适接入能力，为人工智能技术与通信系统的深度融合开辟了新道路。这些突破对众多应用场景具有至关重要的意义，其应用范围包括但不限于具身智能、可穿戴设备与智慧城市等领域。

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