本研究提出了一种结合联邦微调和合作推理的方法，以解决在网络边缘部署大型人工智能模型时的数据隐私、计算资源和延迟问题。该方法有效降低微调损失，提高通信和操作效率，具有广泛应用潜力。

Federated Intelligence: The Integration of Large AI Models with Federated Fine-Tuning and Collaborative Reasoning at the Network Edge
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