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2026热门选题+标准论文框架+可直接套用的范文模板
一、2026 AI论文热门选题（好写+易出成果）
1. 多模态大模型轻量化与边缘部署
2. 检索增强生成（RAG/Agentic RAG）优化
3. 联邦学习+差分隐私的隐私计算
4. AI for Science（材料/生物/气象）
5. 具身智能与机器人感知决策
6. 大模型可解释性与对齐
7. AI伦理、治理与算法公平
8. 生成式AI内容检测与版权
二、AI论文标准结构（通用必用）
1. 摘要（背景→问题→方法→结果→结论）
2. 关键词（3–5个）
3. 引言（背景/意义/现状/问题/贡献/结构）
4. 相关工作（分领域综述+对比）
5. 方法（模型/算法/架构/公式）
6. 实验（数据集/指标/基线/结果/ ablation）
7. 讨论（分析/局限/展望）
8. 结论
9. 参考文献
三、范文模板（可直接改）
面向低资源场景的轻量化多模态检索增强生成模型研究
摘要
针对当前大模型在低资源与边缘设备上推理慢、 hallucination 严重、知识更新滞后等问题，本文提出一种融合分层索引与动态稀疏注意力的轻量化RAG框架。通过检索蒸馏与参数高效微调，在公开多模态数据集上实现准确率提升4.2%、推理速度提升2.3倍、显存占用降低45%。实验表明，该框架适用于移动端与嵌入式场景，为轻量化知识增强大模型提供可行方案。
关键词：检索增强生成；轻量化；多模态；低资源；边缘AI
1 引言
1.1 研究背景与意义
生成式AI快速普及，但大模型在端侧部署、实时性、事实性与隐私方面存在瓶颈。RAG通过外接知识库缓解幻觉，然而多模态数据异构、检索精度不足、模型体积过大，限制落地。本文面向低资源与边缘场景，构建高效、轻量、可信的RAG系统，具有理论与工程价值。
1.2 国内外研究现状
综述多模态大模型、RAG、轻量化、边缘推理四条路线，指出现有方法在端到端延迟、跨模态对齐、非IID数据适配上的不足。
1.3 研究内容与贡献
1. 提出分层语义索引与动态召回策略，提升多模态检索精度与速度；
2. 设计稀疏注意力与LoRA轻量微调，降低计算与存储开销；
3. 在公开数据集完成对比与消融实验，验证有效性；
4. 提供可复现代码与部署方案。
2 相关工作
2.1 检索增强生成RAG
2.2 多模态表征与对齐
2.3 模型轻量化与边缘推理
2.4 研究对比与不足
3 方法
3.1 整体框架
3.2 多模态分层检索模块
3.3 轻量生成与知识融合模块
3.4 训练与推理流程
4 实验
4.1 数据集与预处理
4.2 评估指标（Acc、F1、Recall、Latency、Params）
4.3 基线与实验设置
4.4 结果与对比
4.5 消融实验
5 讨论
分析性能增益来源、泛化边界、误差案例、部署约束，给出改进方向。
6 结论
本文提出轻量化多模态RAG框架，在精度、速度、开销上取得平衡，适合低资源与边缘场景。未来将面向长文本、多智能体与端云协同进一步优化。
参考文献
[1] OpenAI. GPT-4 Technical Report, 2023.
[2] Liu et al. LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models, ICLR 2021.
[3] 相关顶会/期刊近3年文献10–15篇。
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