随着大模型的快速发展以及能力边界的持续突破，其计算成本高、响应延迟大、输出不稳定等挑战已成为规模化落地的核心瓶颈。同时，纯粹的小模型又难以应对复杂场景的理解与生成需求。大小模型协同正成为解决这一矛盾的关键路径，它通过工程与算法的协同设计，让大小模型动态配合、优势互补，从而实现系统效能的最大化。

本次演讲我将结合内容风控场景的实践，聚焦如何通过大小模型协同的体系架构设计，充分发挥大模型复杂场景理解能力强、泛化能力强、创造能力强的优势，同时结合小模型低成本低时延、定制敏捷、可控性高的特点，打造效果精准、实时响应、迭代敏捷、成本优化、稳定可靠的新一代数字内容风控系统。

演讲提纲

1. 背景与挑战

• 大模型：能力与边界的深度探索
• 小模型：效率与落地的精准权衡
• 范式转变：从孤立模型到协同系统
• 核心挑战：效果、效率与可靠性的平衡

2. 大小模型协同解决方案设计与分析

• 解决方案：动态路由与智能推理
• 模型：蒸馏学习与知识迁移
• 数据：数据协同与价值挖掘
• 工程：系统工程与性能优化

3. 基于大小模型协同的数字内容风控实践

• 数字内容风控场景挑战
• 复杂风险治理可控性
• 新型风险识别敏捷性
• 大规模风险处理实时性
• 实践效果与案例

4. 未来展望

• 大小模型协同未来发展趋势
• 数字内容风控未来方向

您认为，这样的技术在实践过程中有哪些痛点？

• 如何全面的解决方案、数据、模型、工程的角度出发，来设计大小模型协同架构，实现效果、效率与可靠性的平衡

演讲亮点

• 架构设计完整，覆盖“解决方案-数据-模型-工程”全栈视角，深度剖析大小模型特点与协同解决方案
• 聚焦高价值场景，面向数字内容风控领域，该场景同时具备高并发、低成本、高准确率、强对抗性等极端要求，存在效果、效率与可靠性的挑战

听众收益

• 深入了解大小模型协同的整体架构设计思路与技术选型要点
• 掌握动态路由、知识蒸馏、协同推理等关键技术的实战经验
• 学习下一代AI系统的发展趋势，对未来大小模型的发展方向有一定的了解