大模型扩展新维度：Scaling Down、Scaling Out

悉尼大学研究团队提出新的AI Scaling框架，旨在解决现有大规模AI模型面临的瓶颈。该框架不仅包括传统的Scaling Up（模型扩容），还引入了Scaling Down（模型精简）和Scaling Out（模型外扩）。Scaling Down通过优化模型结构，使其更轻量高效，适用于资源受限场景；Scaling Out则致力于构建去中心化的AI生态系统，促进大规模部署和应用。研究表明，这种综合方法可以推动AI技术从集中化走向分布式，实现更广泛的应用和更低的环境成本。未来的研究将聚焦于核心功能模块的提炼、外部辅助增强以及跨学科合作，为通用人工智能奠定基础。
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