标题：瘦身不降智！大模型训推效率提升30%，京东研究成果登上Nature旗下期刊

京东探索研究院关于大模型的新研究登上Nature子刊npj Artificial Intelligence。该研究提出一种在开放环境中训练、更新大模型并与小模型协同部署的方法，通过模型蒸馏、数据治理、训练优化和云边协同四大创新，使推理效率平均提升30%，训练成本降低70%。

论文介绍了一种名为《Omniforce：以人为中心的、赋能大模型的、云边协同的自动机器学习系统》的项目，解决了开放环境下大模型开发效率的难题。

具体创新包括：
- 模型蒸馏：采用动态分层技术，大幅减少资源消耗，降低部署成本。
- 数据治理：跨领域数据动态采样结合隐私保护与主动学习，提升模型泛化能力。
- 训练优化：贝叶斯优化框架提高资源利用率，尤其在离散空间表现优异。
- 云边协同：云端负责训练，边缘设备负责推理，提升协作效率。

实验表明，该平台支持多种模型蒸馏与推理，效果显著。JoyBuild平台为企业提供定制化解决方案，助力通用模型向专业模型转化，大幅缩短开发周期，降低人力与成本。

京东还结合自身业务场景，加速大模型商业化落地，为各行业提供普惠性技术支持。这一成果为大模型应用提供了普适路径，推动AI技术更广泛应用。