清华大学智能产业研究院于2024年12月24日发布AutoDroid-V2 AI模型，该模型利用设备端的小型语言模型（SLM）提升移动设备上自然语言控制的自动化程度。相比传统方法依赖云端大型语言模型（LLM），AutoDroid-V2在效率、隐私和安全性方面有显著优势。它通过生成多步骤脚本一次性执行多个GUI操作，大幅减少查询频率和资源消耗。基准测试显示，AutoDroid-V2在23个移动应用上完成226项任务的成功率提高了10.5%-51.7%，且资源消耗和LLM推理延迟显著降低。

全球AI趋势转向"小而美"，科技巨头和初创企业如微软（推出轻量级模型 Phi）、谷歌、Apple、Mistral等发布更小型的AI模型，以降低成本、提高效率。这些小模型专为特定任务设计，如微软的 Phi 模型大小仅是OpenAI ChatGPT的1/100，性能出色且消耗资源少。大型语言模型如OpenAI的GPT-4面临运营成本高昂的问题，而小型模型如Snorkel AI的产品被企业用户，如信用评级公司益百利采用，因其性价比高。尽管大型模型迭代速度减缓，但小型模型的发展预示着AI从科幻向实用商业应用的转变，但是否代表长期趋势仍有待观察。