Small models, big results: Achieving superior intent extraction through decomposition

本文提出一种新方法，利用小型模型高效理解用户在UI交互轨迹中的意图，效果优于更大规模模型。随着AI发展，智能代理需更精准预测用户需求，尤其在移动设备上，模型须实时解析用户当前及历史操作以推断后续行为（如先查欧洲音乐节、再搜伦敦航班，即可推荐同期伦敦音乐节）。尽管大型多模态大语言模型（LLMs）在此任务上表现良好，但其依赖云端推理，存在延迟高、成本高、隐私与带宽问题。该方法通过轻量级本地模型实现低延迟、低成本、高隐私的端侧意图理解，提升用户体验与实用性。（200字）

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