稀疏大模型研究综述 本文系统探讨了稀疏大模型的理论基础、架构设计与应用前景。研究显示，稀疏大模型通过参数和激活稀疏性显著提升计算效率，如微软Q-Sparse技术仅需60%激活参数即可达到稠密模型性能，豆包UltraMem架构推理速度提升2-6倍且成本降低83%。理论方面，稀疏注意力机制与动态训练算法为模型优化提供支持，而混合专家模型(MoE)等创新架构则展现了稀疏与稠密融合的趋势。未来，随着动态稀

人工智能（AI）正在深度赋能电信行业，在网络优化、客户服务、业务创新和安全防护等领域展现出巨大潜力。在网络运营方面，AI技术已广泛应用于无线网络优化、流量预测、网络切片管理和故障诊断，显著提升了网络效率和自动化水平。客户服务领域，智能客服系统处理80%的咨询量，而个性化推荐则增强了用户体验。未来，AI将与5G/6G、边缘计算等技术深度融合，推动行业向智能化、高效化方向发展，但同时也面临数据安全和人

文章还强调了在全链路可观测工程与大模型结合，以及全链路可视方案在智能运维场景中的应用，特别是在智能运维场景中的应用。最后，文章还提到了Chat2Data工具用于获取可观测数据后端辅助智能诊断系统，以及自然语言处理技术在故障分析和解决过程中的作用。

随着人工智能技术的迅猛发展，大模型已成为推动各行业变革的核心力量。从智能客服、医疗影像识别到金融风险预测，大模型的应用场景不断拓展，深刻改变着人们的生产生活方式。大模型已经转变为AI领域的基础设施，为解决各种复杂问题提供底层强大的计算、学习和求解能力，从初期的大语言模型延伸到多模态、语音、图像、视频等各领域，甚至用于天气预报、石油勘探、智慧城市等复杂系统的建模与预测。

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稀疏大模型研究综述 本文系统探讨了稀疏大模型的理论基础、架构设计与应用前景。研究显示，稀疏大模型通过参数和激活稀疏性显著提升计算效率，如微软Q-Sparse技术仅需60%激活参数即可达到稠密模型性能，豆包UltraMem架构推理速度提升2-6倍且成本降低83%。理论方面，稀疏注意力机制与动态训练算法为模型优化提供支持，而混合专家模型(MoE)等创新架构则展现了稀疏与稠密融合的趋势。未来，随着动态稀

端侧AI+OS技术创新推动智能终端发展 随着AI技术向终端迁移，端侧AI已成为2025年的重要技术趋势。该技术通过模型压缩（量化、剪枝、知识蒸馏）和操作系统深度优化（异构计算、存算一体化），实现了本地化智能处理。端云协同模式兼顾隐私保护与计算性能，在智能手机（32%）、智能家居（25%）等领域广泛应用。2025年技术发展趋势显示，端侧AI将与OS深度融合，推动多模态交互和AI普惠化发展，预计高端设

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