大模型（Foundation Models）已扩展到AI的各个领域，其成功不仅依赖于模型架构，也离不开适配特定任务的算法。以下是主要领域的代表性模型及适配算法的梳理。
🔤 自然语言处理（NLP）
| 模型/方向 | 介绍 | 适配算法 |
|---|---|---|
| 大型语言模型（LLM） | 如 GPT-4、Claude-3、Llama-3、Qwen2 等，通过海量文本预训练获得通用语言理解与生成能力。 | 1. 最佳适配打包（Optimal Adaptation Packing） ：ICML 2024 提出，用于解决文档截断问题，通过优化组合保留完整上下文，提升阅读理解等任务性能[reference:0]。 2. 任务感知解码（Task-aware Decoding, TaD） ：一种即插即用的解码方法，利用微调前后概率分布的差异来提升下游任务表现[reference:1]。 3. 量化低秩适配（QLoRA）：在资源受限（如 4GB VRAM）环境下对模型进行低秩适配，适用于阿拉伯语等低资源语言[reference:2]。 |
| 结构化 API 集成 | 将 LLM 用于自然语言与 API 的集成，实现自动化的服务调用。 | 基于 OpenAPI 规范的微调框架：通过自动生成的 API 流对 LLM 进行微调，使其能够理解并执行结构化 API 调用[reference:3]。 |
👁️ 计算机视觉（CV）
| 模型/方向 | 介绍 | 适配算法 |
|---|---|---|
| 视觉‑语言大模型（VLM） | 将视觉信号与语言模型融合，实现图像/视频的理解、推理、生成等任务。 | 1. PerceptionGPT ：将视觉感知信号表示为 LLM 的动态 token 嵌入，实现端到端的视觉‑语言融合[reference:4]。 2. InternVL ：将视觉基础模型扩展到 60 亿参数，并通过网页级图文数据与 LLM 对齐[reference:5]。 3. OMG-LLaVA ：将像素级视觉理解与推理能力嵌入多模态大模型，提升计算机视觉与遥感等领域的精细理解[reference:6]。 4. Vitron：统一的像素级视觉 LLM，支持理解、生成、分割、编辑等多项任务[reference:7]。 |
| 视觉自回归建模（VAR） | NeurIPS 2024 最佳论文提出，用于图像生成，超越扩散 Transformer。 | 自回归生成范式：将图像生成视为序列自回归过程，通过显式建模像素依赖关系提升生成质量[reference:8]。 |
🌐 多模态（Multimodal）
| 模型/方向 | 介绍 | 适配算法 |
|---|---|---|
| 多模态大语言模型（MLLM） | 能够同时处理文本、图像、视频、音频等多种模态的模型。 | 1. Mixture-of-Transformers（MoT） ：稀疏可扩展的多模态 Transformer 架构，显著降低预训练计算成本[reference:9][reference:10]。 2. X-VILA ：跨模态对齐的全模态模型，扩展 LLM 能力以支持图像、视频、音频等多种模态[reference:11]。 3. mPLUG-Owl2 ：通过模态协作提升文本与多模态任务性能的多模态大语言模型[reference:12]。 4. 模型组合（Model Composition）：通过组合现有 MLLM 创建新模型，保留各自优势并实现新功能[reference:13]。 |
| 通用视频模型 | 预计 2025‑2026 年出现，能够处理视频模态的生成、推理与任务理解。 | 多模态对齐与推理技术：通过跨模态注意力、时空编码等算法实现视频内容的深度理解与生成[reference:14]。 |
🎤 语音（Speech）
| 模型/方向 | 介绍 | 适配算法 |
|---|---|---|
| 流式语音模型 | 实现低延迟端到端的语音识别、翻译、合成等多任务实时处理。 | StreamSpeech：中国科学院计算技术研究所 2024 年发布，支持流式多任务处理，延时低至 320 毫秒[reference:15]。 |
| 语音语言模型（SpeechLM） | 将语音能力注入 LLM，实现语音‑文本的联合理解与生成。 | 1. VoiceTextBlender ：通过单阶段联合语音‑文本监督微调，为 LLM 增加语音能力[reference:16]。 2. LaRA（Large Rank Adaptation） ：用于语音‑文本跨模态学习的大秩适配方法，提升语音‑文本对齐效果[reference:17]。 3. IntrinsicVoice：为 LLM 赋予内在实时语音交互能力，实现文本能力向语音模态的迁移[reference:18]。 |
| 音频理解模型 | 直接对音频信号进行问答、分析，无需文本输入。 | Qwen2-Audio：通义千问开源的多模态音频模型，在多个权威测评中刷新最佳水平[reference:19]。 |
🧬 科学计算（Scientific Computing）
| 模型/方向 | 介绍 | 适配算法 |
|---|---|---|
| 科学计算基础模型 | 针对多物理场、数值计算、生物医学等科学问题的预训练模型。 | 1. OmniArch ：多物理科学计算的基础模型范式，通过物理信息强化学习（PIRL）等技术实现跨领域知识获取[reference:20]。 2. PROSE ：基于多模态 Transformer 的算子学习框架，用于非线性微分方程近似、实时预测、反问题等科学计算任务[reference:21]。 3. X-LoRA：混合低秩适配专家框架，用于蛋白质力学、分子设计等科学领域的微调与推理增强[reference:22]。 |
| LLM 在数值计算中的应用 | 探索 LLM 在算术计算、矩阵函数等数值任务中的能力。 | 上下文学习（In-context Learning）：通过少量输入‑输出对让 LLM 学习执行数值计算，无需显式微调[reference:23][reference:24]。 |
📈 训练与推理通用算法
这些算法跨领域适用，用于提升大模型的训练效率、推理速度与适配灵活性。
| 算法 | 说明 |
|---|---|
| 强化学习（RL） | 2025 年趋势显示，RL 配合更长中间推理用于提升模型的逻辑推理能力，实现从 System 1（快思考）到 System 2（慢思考）的过渡[reference:25]。 |
| 可验证奖励强化学习（RLVR） | 成为训练新阶段的关键技术，确保模型行为符合可验证的奖励信号[reference:26]。 |
| 低秩适配（LoRA） | 广泛用于参数高效微调，特别在资源受限场景下（如 QLoRA）。 |
| 混合专家（MoE） | 通过稀疏激活扩展模型规模，提升计算效率，在多模态、科学计算等领域均有应用。 |
| 模型蒸馏 | 将大模型知识压缩到小模型，用于端侧部署（如语音助手蒸馏）[reference:27]。 |
💎 总结
大模型已渗透到 AI 的各个领域，其成功离不开领域特定的模型架构 与适配算法的结合。未来，随着强化学习、可验证奖励、稀疏架构等通用算法的进步，大模型将在更多领域实现更高效、更可靠的落地。
以上信息基于 2024‑2025 年的最新研究、技术报告与行业趋势，涵盖了 NLP、CV、多模态、语音、科学计算等主要领域，并提供了相应的算法适配方案。