AI模型网络：概念、现状与未来

arXiv cs.AI 论文
ai-model-network large-models model-collaboration system-architecture interconnection future-paradigm

摘要

本文提出了全球AI模型网络（AI-ModelNet）的概念，这是一种新颖的范式，旨在连接各类大模型、共享能力并实现协同推理。作者综述了当前单模型和多模型研究现状，阐述了层次化架构，并通过原型系统和应用案例验证了其可行性。

arXiv:2606.27382v1 公告类型：新 摘要：虽然计算机的主要功能在于计算和处理，但互联网的核心价值植根于共享与协作。计算机创造了互联网，而互联网放大了计算机的价值。互联网、云计算和大数据的快速发展正推动人工智能进入大模型时代。然而，当前大模型的实际应用受限于高昂的训练成本和部署复杂性，从而促使了向轻量化、私有化和领域专用模型的转变。随着异构模型的快速普及和广泛分布，如何实现它们之间的有效交互与协作已成为大模型发展中亟待解决的关键瓶颈。借鉴互联网的发展历程，本文提出了全球AI模型网络（AI-ModelNet）的概念、愿景和系统架构。这是一种通过建立模型间通路来实现互联、能力共享和协同推理的新范式。我们首先简要回顾了单模型和多模型研究的现状。随后阐述了AI-ModelNet的系统愿景和层次化架构，并通过原型系统和多样化应用案例验证了框架的可行性。最后，初步讨论了未来研究的关键方向。
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# AI-模型网络：概念、现状与未来
来源：https://arxiv.org/abs/2606.27382  
查看PDF（https://arxiv.org/pdf/2606.27382）

> **摘要：** 计算机的首要功能在于计算与处理，而互联网的核心价值则植根于共享与协作。计算机创造了互联网，互联网赋能了计算机的价值。互联网、云计算和大数据的快速发展正推动人工智能进入大模型（LMs）时代。然而，大模型在实际应用中面临训练成本高、部署复杂等障碍，这促使业界转向轻量化、私有化及领域专用模型。随着异构模型的快速普及和广泛分布，如何实现模型间的有效交互与协作，已成为大模型发展亟待解决的关键瓶颈。受互联网发展历程的启发，本文提出了全球AI模型互联网络（AI-ModelNet）的概念、愿景和系统架构。这是一种通过建立模型间通路来实现互联互通、能力共享与协同推理的新型范式。我们首先简要回顾了单模型和多模型的研究现状；继而阐述了AI-ModelNet的系统愿景与分层架构，并通过原型系统和多样化应用案例验证了该框架的可行性；最后初步讨论了未来研究的重点方向。

## 提交历史

来自：曾曦宇 \[查看邮件（https://arxiv.org/show-email/2fb97351/2606.27382）\]  
**\[v1\]** 2026年5月25日星期一 13:46:21 UTC（9,824 KB）

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