在 AI 技术领域，应用复杂性与日俱增，引发了新的技术趋势。最近，一种名为 “路由模型” 的新趋势正在兴起，吸引了众多关注。短短一周内，路由模型公司 Not Diamond 在 Product Hunt 上斩获第一名，@dotey 在 LinkedIn 上发布了关于路由智能体的介绍，360 公司发布的 CoE 模型路由，将国产 15 家大模型整合在一起，并在 AI 搜索评测中超越了 GPT-4o。这些事件表明，路由模型正成为 AI 应用的新热点。
中科院张家俊团队的最新综述揭示了多模型协作的研究新领域，进一步推动了这一趋势的发展。科学家们正致力于通过多模型协作来提升 AI 的性能和应用效果。这为大模型的应用带来了新的可能，也为企业和个人用户提供了更多选择和机会。
路由模型是一种能在多个 AI 模型之间分配和协调任务的技术。它通过智能算法，根据任务的特点和需求，把任务分配给最合适的模型处理。这种方法能提高任务处理的效率，充分发挥不同模型的优势。
Not Diamond 在 Product Hunt 上的表现吸引了大量用户的关注。作为一款基于路由模型的 AI 应用，Not Diamond 的技术在于其多模型协同能力，能够在不同任务之间灵活切换，提供处理结果。从文本生成到图像处理，各种应用场景都能看到它的身影。
360 公司在 AI 领域的布局由来已久，致力于通过技术提升用户体验和安全性。CoE 模型路由的研发背景和目标基于这一理念。360 公司希望通过引入路由模型技术，进一步提升其 AI 产品的性能和灵活性，为用户提供服务。CoE 模型路由的架构设计采用了多层次的模型协同机制。通过智能算法，CoE 模型路由能够在不同模型之间进行任务分配和协调，实现多模型的协同工作。在 AI 搜索评测中的表现也能够快速、准确地处理复杂的搜索任务，提供搜索结果。
在 AI 技术发展的今天，单一模型的短板开始显现。尽管像 GPT-4 和 Llama 3.1 这样的模型在很多任务上表现，但它们在面对复杂、多样化的应用场景时，难以满足所有任务的需求。多模型协作的好处在于利用不同模型的优势，提升整体系统的性能和灵活性。有些模型擅长自然语言处理，而另一些则在图像识别或逻辑推理方面更拿手。通过合作，这些模型能够共同应对复杂任务，提供更全面和精准的解决方案。
中科院的张家俊团队在多模型协作领域的研究吸引了不少关注。他们的最新综述揭示了多模型协作的研究背景和主要成果。团队探索了三种让 AI 模型协作的方法：模型间的任务分配、信息共享和协同学习。这些方法在实际应用中展现了效果。比如，通过模型间的任务分配，可以将复杂任务拆解为多个子任务，由不同模型分别处理，提升了整体效率和准确性。
在应用案例方面，张家俊团队展示了多模型协作在医疗诊断、智能制造和金融分析等领域的实践。比如在医疗诊断中，不同模型可以分别处理影像分析、病历文本解析和诊断建议生成，提供诊断支持。在智能制造中，多模型协作能够优化生产流程，提高生产效率和产品质量。
过去一年，AI 大模型领域发生了变化。英伟达开源的 3400 亿参数模型 Nemotron-4 340B 展示了在算力和算法上的极限。与此同时，小模型（SLM）的崛起引发了行业对大模型应用场景和成本效益的重新思考。Mistral AI 的 NeMo 小模型在多语言应用中的表现，进一步证明了小模型在特定任务中的优势。
竞争也在加剧。比如，周鸿祎宣布将安全大模型免费开放，目的在于降低中小企业和个人用户的使用门槛。中科院张家俊团队提出的多模型协作研究，也为 AI 模型的未来发展指明了新方向，通过多模型协作，提升整体性能和应用广度。