SCHANGHAI, 11. Juli 2025 /PRNewswire/ — AI Flow, das innovative Framework, das von TeleAI, dem Institut für künstliche Intelligenz der China Telecom, entwickelt wurde, wurde im jüngsten Bericht von Omdia, einem führenden Technologieforschungs- und Beratungsunternehmen, als Schlüsselrolle bei der intelligenten Transformation der Telekommunikationsinfrastruktur und -dienste anerkannt. Der Bericht hebt die außergewöhnlichen Fähigkeiten von AI Flow bei der Bewältigung der Herausforderungen der GenAI-Implementierung hervor und präsentiert die Device-Edge-Cloud-Computing-Architektur, die sowohl die Leistung als auch die Effizienz optimiert, sowie die bahnbrechende Kombination von Informations- und Kommunikationstechnologien.
An overview of the AI Flow framework
Dem Bericht zufolge ermöglicht AI Flow einen nahtlosen Intelligenzfluss, der es Agenten auf Geräteebene ermöglicht, die Einschränkungen eines einzelnen Geräts zu überwinden und eine erweiterte Funktionalität zu erreichen. Dasselbe Kommunikationsnetz kann fortgeschrittene LLMs, VLMs und Diffusionsmodelle über heterogene Knotenpunkte hinweg verbinden. Durch die Ermöglichung einer synergetischen Integration und dynamischen Interaktion dieser Modelle in Echtzeit erreicht dieser Ansatz eine emergente Intelligenz, die die Fähigkeiten jedes einzelnen Modells übersteigt.
Lian Jye Su, Chief Analyst bei Omdia, bemerkte, dass AI Flow ausgefeilte Ansätze zur Erleichterung einer effizienten Zusammenarbeit zwischen den einzelnen Geräte- und Cloud-Ebenen und zur Erzielung einer aufstrebenden Intelligenz durch konnektive und interaktive Modelloperationen bewiesen hat.
Die Vorstellung von AI Flow hat auch in der KI-Gemeinschaft in den sozialen Medien weltweit große Aufmerksamkeit erregt. Der Beobachter der KI-Branche EyeingAI sagte auf X: „Es ist eine geerdete, realistische Ansicht darüber, wohin sich KI entwickeln könnte.” Parul Gautam, Influencer für KI-Technologien, sagte auf X, dass AI Flow die Grenzen der KI verschiebt und bereit ist, die Zukunft der intelligenten Konnektivität zu gestalten.
Die Vision der allgegenwärtigen Intelligenz in künftigen Kommunikationsnetzen verwirklichen
AI Flow wurde unter der Leitung von Professor Xuelong Li, CTO und Chief Scientist von China Telecom sowie Direktor von TeleAI, eingeführt, um die erheblichen Herausforderungen bei der Bereitstellung neuer KI-Anwendungen zu bewältigen, die sich aus begrenzten Hardware-Ressourcen und Einschränkungen des Kommunikationsnetzwerks ergeben, und um die Skalierbarkeit, Reaktionsfähigkeit und Nachhaltigkeit von KI-Systemen in der Praxis zu verbessern. Es handelt sich dabei um einen multidisziplinären Rahmen, der die nahtlose Übertragung und Entstehung von Intelligenz über hierarchische Netzwerkarchitekturen hinweg ermöglichen soll, indem er die Verbindungen zwischen den Agenten und die Interaktionen zwischen Mensch und Agent nutzt. Im Kern geht es bei AI Flow um drei wesentliche Punkte:
Zusammenarbeit zwischen Gerät, Edge und Cloud: AI Flow nutzt eine einheitliche Geräte-Edge-Cloud-Architektur, die Endgeräte, Edge-Server und Cloud-Cluster integriert, um die Skalierbarkeit dynamisch zu optimieren und die Inferenz von KI-Modellen mit geringer Latenz zu ermöglichen. Durch die Entwicklung effizienter, auf die hierarchische Netzwerkarchitektur zugeschnittener Paradigmen für die Zusammenarbeit minimiert das System Kommunikationsengpässe und optimiert die Ausführung von Schlussfolgerungen.
Familienmodelle: Familienmodelle beziehen sich auf eine Reihe von Multiskalenarchitekturen, die für verschiedene Aufgaben und Ressourcenbeschränkungen im Rahmen von AI Flow entwickelt wurden. Diese Modelle ermöglichen einen nahtlosen Wissenstransfer und kollaborative Intelligenz im gesamten System durch ihre miteinander verknüpften Fähigkeiten. Die Familienmodelle sind an den Merkmalen ausgerichtet, was einen effizienten Informationsaustausch ohne zusätzliche Middleware ermöglicht. Darüber hinaus kann durch ein gut strukturiertes kollaboratives Design die Bereitstellung von Familienmodellen über das hierarchische Netzwerk eine verbesserte Inferenzleistung bei begrenzter Kommunikationsbandbreite und begrenzten Rechenressourcen erzielt werden.
Konnektivitäts- und interaktionsbasierte Intelligenzentstehung: AI Flow führt einen Paradigmenwechsel ein, um die Zusammenarbeit zwischen fortgeschrittenen KI-Modellen, z. B. LLMs, Vision-Language-Modellen (VLMs) und Diffusionsmodellen, zu erleichtern und dadurch eine aufkommende Intelligenz zu fördern, die die Fähigkeiten eines einzelnen Modells übersteigt. In diesem Rahmen wird die synergetische Integration von effizienter Zusammenarbeit und dynamischer Interaktion zwischen den Modellen zu einem wichtigen Impuls für die Fähigkeiten der KI-Modelle.
Sehen Sie sich hier die technischen Artikel von AI Flow an:
https://www.arxiv.org/abs/2506.12479
https://ieeexplore.ieee.org/document/10884554
Der erste Schritt von AI Flow: Familiäres AI-Flow-Modell Ruyi
TeleAI hat soeben die erste Version des Familienmodells von AI Flow als Open Source veröffentlicht: AI-Flow-Ruyi-7B-Preview letzte Woche auf GitHhub.
Das Modell ist für die nächste Generation der Geräte-Edge-Cloud-Modell-Dienstarchitektur konzipiert. Seine Kerninnovation liegt in den gemeinsamen Zwischenmerkmalen von Modellen unterschiedlicher Größenordnung, die es dem System ermöglichen, durch einen Early-Exit-Mechanismus Antworten mit einer Teilmenge von Parametern auf der Grundlage der Problemkomplexität zu erzeugen. Jede Zweigstelle kann unabhängig arbeiten und gleichzeitig ihr gemeinsames Stammnetz nutzen, um Berechnungen zu reduzieren und nahtlos umzuschalten. Kombiniert mit einer verteilten Geräte-Edge-Cloud-Bereitstellung wird eine kollaborative Inferenz zwischen großen und kleinen Modellen innerhalb der Familie erreicht, wodurch die Effizienz der verteilten Modellinferenz erhöht wird.
Open-Source-Adresse ：
https://github.com/TeleAI-AI-Flow/AI-Flow-Ruyi
Informationen zu TeleAI
TeleAI, das Institut für künstliche Intelligenz der China Telecom, ist ein wegweisendes Team von KI-Wissenschaftlern und Enthusiasten, die an der Entwicklung bahnbrechender KI-Technologien arbeiten, die die nächste Generation allgegenwärtiger Intelligenz aufbauen und das Wohlbefinden der Menschen verbessern könnten. Unter der Leitung von Professor Xuelong Li, CTO und Chief Scientist von China Telecom, hat sich TeleAI zum Ziel gesetzt, die Grenzen der menschlichen Wahrnehmung und Aktivitäten kontinuierlich zu erweitern, indem die Forschung in den Bereichen KI-Governance, KI-Flow, intelligente Optoelektronik (mit Schwerpunkt auf verkörperter KI) und KI-Agenten vorangetrieben wird.
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