大小模型协同的设计主要包括以下方面：
其具体应用包括：
当下努力方向应是从简单使用大模型得到建议，转变为让大模型深度融入工作流，形成有高价值的一套 agent。数字员工阶段尚不成熟，可由其他大厂和学界先多尝试。
大型模型主要分为两类：一是大型语言模型，专注于处理和生成文本信息；二是大型多模态模型，这类模型能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。[heading1]问题八、大型多模态模型与大型语言模型有何不同？[content]1.二者处理的信息类型不同。大型语言模型专注于处理和生成文本信息，通过分析大量的文本数据来理解和生成自然语言。而大型多模态模型不仅能处理文本信息，还能理解和生成图片、音频等多种类型的信息，这使得它们能够在更多样化的任务中应用。2.应用场景也有所不同。大型语言模型主要用于自然语言处理任务，如文本翻译、文本生成、情感分析等。而大型多模态模型由于能够处理多种信息类型，可以应用于更广泛的领域，例如图像识别与描述、视频分析、语音识别与生成等。3.在数据需求方面也有所不同。大型语言模型主要依赖于大量的文本数据进行训练，而大型多模态模型则需要多种类型的数据进行训练，包括文本、图片、音频等，以便在不同模态间建立关联。[heading1]问题九、有了大模型，是不是还有小模型？[content]当我们谈论所谓的“小模型”时，实际上是在相对地比较。与那些拥有海量参数和训练数据的大型模型相比，这些模型的规模显得更小一些。因此，在日常交流中，我们习惯将它们称作“小模型”。但如果要更精确地描述，这些模型其实是被设计来完成特定任务的，比如最初用于图像分类的模型，只能分辨是或不是某一个东西（比如猫?、狗?）。
1.如何交互（目前的人机协同模式是什么样）？之前很多人都说到大模型可能会有3种交互模型模式一：以人为主导，大模型提供建议（copilot阶段）像一个副驾驶，开车的时候给你提供建议，但是决定权还是在你手上模式二：人和大模型协同工作，合作完成同一个工作（embedding阶段）在实际的工作场景中，有一些小的环节可以让大模型来完成，从整个工作流程的角度来看这样确确实实的嵌入到我们的工作中，提高的效率模式三：人指挥大模型工作（数字员工阶段）这个阶段目前看来，非常少见。大模型还不能完全独立于人来完成某一个非常具体的工作。可能是一个工程上的问题，也有可能是大模型本身能力欠缺导致。个人观点：当下最应该努力的方向其实：如何从简单使用大模型得到建议，转变为让大模型深度的融入到工作流里面去。这样的一套agent一定是有很高价值的。至于数字员工这个阶段，还不是特别成熟，可以让其他大厂和学界先多试一下
1.如何交互（目前的人机协同模式是什么样）？之前很多人都说到大模型可能会有3种交互模型模式一：以人为主导，大模型提供建议（copilot阶段）像一个副驾驶，开车的时候给你提供建议，但是决定权还是在你手上模式二：人和大模型协同工作，合作完成同一个工作（embedding阶段）在实际的工作场景中，有一些小的环节可以让大模型来完成，从整个工作流程的角度来看这样确确实实的嵌入到我们的工作中，提高的效率模式三：人指挥大模型工作（数字员工阶段）这个阶段目前看来，非常少见。大模型还不能完全独立于人来完成某一个非常具体的工作。可能是一个工程上的问题，也有可能是大模型本身能力欠缺导致。个人观点：当下最应该努力的方向其实：如何从简单使用大模型得到建议，转变为让大模型深度的融入到工作流里面去。这样的一套agent一定是有很高价值的。至于数字员工这个阶段，还不是特别成熟，可以让其他大厂和学界先多试一下作者：朱一鸣，锤子