在人工智能领域，一场别开生面的竞赛悄然改变了行业的认知。2026年6月10日，亚马逊云科技大语言模型全球联赛中，神州数码旗下的神州问学团队以惊人的表现脱颖而出，他们凭借的并非传统意义上的大规模参数模型，而是对一个小巧的3.5B参数模型进行了精妙绝伦的优化。
亚马逊云科技大语言模型联赛自2018年启动以来，已成为全球开发者展示智慧与技能的舞台。2024年，联赛升级为全国范围，吸引了众多顶尖团队参与。参赛者需对meta Llama 3.5B基础模型进行定制化调整，并在与70B参考模型的对比中，通过“LLM-as-a-Judge”机制评估答案质量。
面对这一挑战，神州问学团队展现出了非凡的创新能力。他们面对的3.5B模型存在诸多不利因素：中文理解短板、专业知识不足、资源极度有限。然而，团队迅速制定了一套系统化的解决方案，将知识蒸馏、思维链改造和动态提示词策略巧妙结合，实现了模型能力的飞跃。
在知识蒸馏方面，神州问学团队设计了一套“问答—逻辑链—证据片段”的三元组知识形式，通过人工与机器的交叉验证，确保知识的准确性和有效性。他们构建了“知识拓扑网”，有效扩展了小模型的知识范围。
思维链的改造则是一场与时间赛跑的战役。在仅有的三小时内，团队为3.5B模型注入了拆解问题、检索概念、验证逻辑、生成结论的能力，使其具备了远超参数规模的推理能力。这一过程中，团队展现出了卓越的战略规划和技术执行力。
动态提示词策略则是神州问学团队在评测环节中的制胜法宝。面对6道题目，团队在60秒内迅速设计出针对性的Prompt，在苛刻的200字小窗口条件下，给出了优质回答，赢得了现场评委和AI的双重高分。
这场比赛的胜利，不仅彰显了神州问学团队卓越的技术实力，更揭示了AI领域的一种全新思维方式。在过去，人们往往认为参数越大，模型能力越强。然而，在实际应用中，大规模模型往往伴随着冗余计算和高昂成本。相比之下，经过精心调优的小模型在部署成本、响应速度和可控性方面更具优势。
神州数码凭借深厚的产业洞察，指出企业级AI落地的核心在于技术能力与场景痛点的精准适配。他们构建了“广度奠基、深度攻坚、资源智配”的三位一体范式，以通用大模型拓展认知广度，以精调小模型穿透场景深度，通过动态路由实现算力的智能协同。这一创新性架构为企业AI的真正落地提供了有力支持。
神州问学团队的胜利，是对传统AI竞赛模式的一次颠覆。它告诉我们，AI的未来不在于算力的竞赛，而在于如何高效、精准地解决实际问题。在AI进入2.0时代的今天，这一理念无疑具有深远的意义。
