AI架构

本文探讨了当前中心化AI系统在实现真正个性化服务方面的结构性限制，并介绍了Gradient如何通过开发开放智能平台来克服这些限制。Gradient旨在构建一个可扩展的开放AI智能引擎，通过将AI推理和训练所需的各个组件（数据、计算和通信）分解为去中心化的层，并将其集成到一个统一的堆栈中，实现更透明、可信和开放的AI生态系统。

文章探讨了AI应用中小型语言模型（SLM）相比大型语言模型（LLM）的优势和权衡，并提出了一种分层AI架构，即用SLM处理日常任务，LLM处理复杂推理。文章还介绍了大型模型生态系统中的一些开源项目。