在人工智能的快速发展中，边缘智能成为了一个备受关注的新领域。以下是对您提供的信息的整理和总结：
边缘智能的新时代：端侧大模型的研究进展综述
背景：
– 大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域的突破引领了技术进步的新浪潮。
– AIxiv专栏是机器之心发布的学术、技术内容栏目，报道了2000多篇内容，促进了学术交流与传播。
关键人物：
– Jiajun Xu：Meta AI科学家，专注大模型和智能眼镜开发。
– Zhiyuan Li：Nexa AI CTO，斯坦福校友，前斯坦福CEO协会主席，Octopus系列论文作者。
– Wei Chen：Nexa AI CEO，斯坦福博士，前斯坦福CEO协会主席。
– Qun Wang：旧金山州立大学计算机系助理教授，研究方向集中在边缘计算和边缘智能系统。
– Xin Gao, Qi Cai：北德州大学博士生。
– Ziyuan Ling：Nexa AI 初创设计师，伯克利设计系研究生。
综述要点：
– 序言： 边缘智能的新纪元，LLMs在自然语言处理领域的突破和应用。
– 技术进展： 端侧LLMs的部署策略和进展，包括模型压缩技术、能效计算策略和轻量级模型架构。
– 架构创新： 优化边缘设备性能的创新设计，如参数共享、模块化设计和紧凑的表示形式。
– 性能指标： 延迟、推理速度、内存消耗等性能指标对用户体验的影响。
– 硬件加速策略： 利用硬件加速LLMs在边缘设备上的运行。
– 边缘-云协同部署： 边缘和云端的协同工作，以实现更高效的模型部署和资源利用。
论文链接：
– On-Device Language Models: A Comprehensive Review
相关资源：
– LLMsOnDevice.com
总结：
这篇综述文章深入探讨了在边缘设备上部署和优化LLMs的策略和进展，分析了模型压缩、能效计算、轻量级模型架构以及硬件加速等方面的创新，并讨论了边缘-云协同部署方法。这些技术的研究和应用将极大地推动边缘智能的发展，为各行各业提供更高效、更智能的解决方案。
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