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技术速递｜利用 SLM 创建多智能体的 Podcast 解决方案作者：卢建晖 - 微软高级云技术布道师排版：Alan Wang从独立的大语言模型（LLM）向智能体编排的转变，标志着 AI 发展的下一个前沿。我们正在从简单的“提示—响应”交互模式，迈向一种全新的范式：由具备专长、可自主运行的单元——AI 智能体——协同合作，来解决复杂的、多步骤问题。作为一名技术布道师，我的关注重点在于完全基于边缘端构建这些可用于生产环境的系统，从而在隐私保护、响应速度和成本效率之间取得最佳平衡。

小语言模型介绍与LLM的比较小语言模型（SLM）与大语言模型（LLM）相比，具有不同的特点和应用场景。大语言模型通常拥有大量的参数（如 GPT-3 拥有 1750 亿个参数），能够处理复杂的自然语言任务，例如文本生成、对话系统和翻译等。然而，这些模型需要大量的计算资源来训练和运行，因此在实际应用中可能会受到限制。

我是有底线的