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随着自主AI系统需求的转变，大型语言模型（LLMs）因其类人能力和对话技巧而备受推崇。然而，随着自主AI系统的迅猛发展，LLMs越来越多地被用于重复性强、任务明确的专门操作。当前，已有超过一半的大型IT企业部署了AI代理系统，背后有大量资金投入与可观的市场增长预期。这些代理系统通常通过集中式云API运行，依赖LLMs进行决策、规划和任务执行。围绕LLM基础设施的巨额投资，反映出业界对其作为AI发展基石的信心。

然而，来自NVIDIA与佐治亚理工学院的研究人员提出，小型语言模型（SLMs）不仅足以胜任许多代理任务，更在效率与成本上具有明显优势。他们指出，SLMs更适合处理重复性高、结构明确的任务场景，而这些正是大多数AI代理系统的常见需求。虽然在需要广泛对话能力的应用中LLMs依然不可或缺，但研究团队主张应根据任务复杂度灵活选择模型。他们批评当前对LLMs的过度依赖，并提出一套从LLMs过渡至SLMs的框架，鼓励在AI部署中采用更节能、资源友好的方式。

SLMs在效率与实际应用中的优势尤为突出。研究指出，这类模型可在消费级设备上高效运行，具备低延迟、能耗低、易于定制等特点。由于大多数代理任务本身具有重复性和特定性，SLMs往往更具实用性且成本更低。相关论文建议，未来应以SLMs为默认选择构建模块化的代理系统，只有在必要时再调用LLMs，从而推动AI系统向更可持续、灵活和普及的方向发展。

尽管如此，部分观点仍坚持LLMs的长期主导地位。他们认为，大模型在语言表达、语义理解等方面具备天然优势，且集中化推理能带来规模经济效益。此外，LLMs因早期发展占据了行业关注度，形成了技术和资源壁垒。然而，研究团队反驳称，SLMs具有极强的适应性，运行成本更低，且在结构化任务中表现优异。即便如此，SLMs的广泛推广仍面临挑战，包括已有的基础设施投入、基于LLM评估标准的偏见以及大众认知度偏低等问题。

在技术路径上，研究人员提出了从LLMs向SLMs顺利过渡的详细框架。首先，通过安全手段收集用户使用数据，并进行清洗以排除敏感信息。随后，利用聚类技术归纳常见任务类型，从而识别哪些任务可由SLMs接手。接着，根据任务需求选择合适的SLMs，并通过专门数据集进行微调，常用方法包括低秩适配（LoRA）等高效技术。在部分情形下，还可借助LLM输出作为SLM训练的引导。整个过程并非一次性操作，模型需持续更新与优化，以跟上用户需求与任务变化。

总结来看，研究人员认为，自LLMs向SLMs的转型，有望在提高效率与降低资源消耗的同时，提升AI代理系统的整体可持续性。尤其是在重复性强、目标明确的任务中，SLMs不仅足够胜任，更具成本优势。在需要更广泛语言交互能力的应用场景中，则建议采用多模型融合策略。研究团队鼓励业界反馈意见并公开分享讨论成果，旨在推动AI技术向更理性、更高效的方向发展。