战略与研究
竞品分析、行业报告、白皮书与趋势预测 -- 共 78 篇
战略洞察
AI 写作工具全景：从通用到垂直（2026 年版）
AI 写作工具全景：从通用到垂直（2026 年版） 1. 引言 AI 写作工具是大模型最早商业化的应用方向之一。从 2022 年 ChatGPT 引爆市场到 2026 年，这个赛道已经从"通用对话生成文本"分化出了清晰的层次：通用助手、营销文案工具、长文写作平台、学术写作辅助、中文垂直工具等。 本文系统梳理 AI 写作工具的全景图，帮助不同需求的用户找到最适合的工具。 2. 市场分层 AI...
AI可观测平台对比：Langfuse vs Phoenix vs LangSmith vs Helicone
AI可观测平台对比：Langfuse vs Phoenix vs LangSmith vs Helicone 四大 LLM 可观测平台的 Tracing、评估、成本追踪与自托管方案对比 | 2026-02 一、为什么需要 LLM 可观测性 LLM 应用的调试和优化面临独特挑战：非确定性输出、多步推理链路、隐含的质量退化、难以预测的成本开销。传统的 APM（Application...
AI图像生成对比：DALL-E 3 vs Midjourney vs Stable Diffusion vs FLUX
AI图像生成对比：DALL-E 3 vs Midjourney vs Stable Diffusion vs FLUX 四大图像生成模型的质量、可控性、API 工程化与商业授权对比 | 2026-02 一、赛道格局 AI 图像生成在 2025-2026 年经历了从"惊艳"到"实用"的转变。企业用户关心的不再只是图像质量，而是可控性、一致性、API 可用性、中文理解力和商业授权。 本文横评...
AI工作流平台对比：n8n vs Dify vs Coze vs FastGPT
AI工作流平台对比：n8n vs Dify vs Coze vs FastGPT 四大 AI 工作流平台的节点能力、LLM 集成、RAG 支持与部署方案对比 | 2026-02 一、赛道定位 AI 工作流平台解决的核心问题是：让非开发者也能构建 LLM 驱动的应用。从自动化工作流（n8n）到 AI...
AI搜索引擎对比：Perplexity vs Genspark vs 秘塔 vs ChatGPT Search
AI搜索引擎对比：Perplexity vs Genspark vs 秘塔 vs ChatGPT Search 四大 AI 搜索引擎的搜索质量、引用准确性、中文支持与 API 接入对比 | 2026-02 一、AI 搜索的新范式 传统搜索引擎返回链接列表，用户需要自己点击、阅读、整合。AI 搜索引擎直接返回综合性答案 + 引用来源，实现了从"信息检索"到"知识获取"的跃迁。 本文对比...
AI 搜索引擎对比：Perplexity / SearchGPT / 秘塔（2026 年版）
AI 搜索引擎对比：Perplexity / SearchGPT / 秘塔（2026 年版） 1. 引言 传统搜索引擎（Google、Bing、百度）的核心产出是"链接列表"，用户需要自行点击、阅读、比较、综合。AI 搜索引擎的范式转变在于：直接给出答案，并附上可溯源的引用。 2025-2026 年，AI...
AI编程助手对比：Cursor vs Copilot vs Windsurf vs Cline
AI编程助手对比：Cursor vs Copilot vs Windsurf vs Cline 从代码补全到自主编程：四大 AI 编程助手的架构、能力与工程化选型 | 2026-02 一、赛道演进 AI 编程助手已从 2022 年的"行内补全"演进到 2026 年的"自主 Agent"。这不仅是产品形态的变化，更是人机协作范式的根本转换——从"人写代码，AI 补全"到"人描述意图，AI...
AI 编程助手横评：Copilot / Cursor / Windsurf / Cline（2026 年版）
AI 编程助手横评：Copilot / Cursor / Windsurf / Cline（2026 年版） 1. 引言 AI 编程助手已经从"自动补全"进化到"自主编码"。2025-2026 年间，这一赛道经历了剧烈洗牌：GitHub Copilot 从行级补全升级到 Agent 模式；Cursor 凭借 Composer 和多文件编辑迅速崛起；Windsurf（原 Codeium）以...
LLM推理框架对比：vLLM vs TGI vs SGLang vs TensorRT-LLM
LLM推理框架对比：vLLM vs TGI vs SGLang vs TensorRT-LLM 四大推理框架的吞吐量、延迟优化、显存效率与工程化部署对比 | 2026-02 一、推理框架的核心价值 大模型的推理成本占总运营成本的 80% 以上。推理框架的选择直接决定了每 token 的成本、首 token 延迟（TTFT）、生成吞吐量和并发承载能力。 本文对比 vLLM、TGI（Text...
RAG框架对比：LangChain vs LlamaIndex vs Haystack
RAG框架对比：LangChain vs LlamaIndex vs Haystack 三大 RAG 框架的架构设计、检索策略、生产化能力与社区生态对比 | 2026-02 一、RAG 框架的定位 RAG（Retrieval Augmented Generation）已成为大模型应用的标准范式。三大框架各有侧重：LangChain 定位为通用 LLM 编排框架，LlamaIndex...
RAG 框架对比：LlamaIndex / LangChain / Haystack（2026 年版）
RAG 框架对比：LlamaIndex / LangChain / Haystack（2026 年版） 1. 引言 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已经成为企业 AI 应用最主流的架构模式。与纯粹依赖大模型的"参数记忆"不同，RAG 通过实时检索外部知识库，让模型能够基于最新、最准确的信息生成回答。 构建 RAG...
中国AI云平台对比：百度智能云 vs 阿里云 vs 腾讯云 vs 火山引擎
中国AI云平台对比：百度智能云 vs 阿里云 vs 腾讯云 vs 火山引擎 四大中国云厂商 AI 平台的模型服务、推理定价、GPU 供给与开发者体验对比 | 2026-02 一、赛道背景 中国 AI 云平台在 2025-2026 年进入"价格战 + 生态战"双线竞争。各家不仅降价争夺推理流量，更在模型服务、开发工具、行业解决方案上全面角力。 本文对比百度智能云（文心大模型平台）、阿里云（百炼 /...
企业 AI 平台选型：Azure AI / AWS Bedrock / Google Vertex AI（2026 年版）
企业 AI 平台选型：Azure AI / AWS Bedrock / Google Vertex AI（2026 年版） 1. 引言 企业在构建 AI 应用时面临一个关键选择：选择哪个云平台作为 AI 基础设施？三大云厂商（Microsoft Azure、Amazon AWS、Google Cloud）各自推出了综合性的 AI 平台：Azure AI Studio、AWS...
低代码 AI 平台对比：Dify / FastGPT / Coze / Flowise（2026 年版）
低代码 AI 平台对比：Dify / FastGPT / Coze / Flowise（2026 年版） 1. 引言 构建 AI 应用的门槛正在急剧降低。过去需要机器学习工程师才能完成的工作，现在产品经理和业务人员通过可视化拖拽就能实现。这一变革的推动者是低代码 AI 平台——它们提供可视化的工作流编辑器、预置的 LLM 集成、知识库管理和一键部署能力。 2024-2026...
向量数据库对比：Qdrant vs Milvus vs Weaviate vs Chroma
向量数据库对比：Qdrant vs Milvus vs Weaviate vs Chroma 四大向量数据库的架构设计、索引策略、性能表现与生产化选型 | 2026-02 一、为什么需要向量数据库 大模型应用的核心范式之一是 RAG（Retrieval Augmented Generation）。RAG 的检索环节需要将文本/图像/音频转换为高维向量，然后做近似最近邻（ANN）搜索。虽然...
国产大模型横评：Qwen vs DeepSeek vs GLM vs Yi
国产大模型横评：Qwen vs DeepSeek vs GLM vs Yi 四大国产基座模型的架构设计、能力边界与工程化选型指南 | 2026-02 一、背景与选型动机 2025-2026 年是国产大模型从"追赶"走向"差异化"的关键周期。阿里通义千问（Qwen）、深度求索（DeepSeek）、智谱（GLM）、零一万物（Yi）四家在开源策略、架构创新、中文能力上各走出不同路线。...
灵阙智能体平台 - 模型路由架构文档
灵阙智能体平台 - 模型路由架构文档 版本: v1.4 | 更新日期: 2026-02-02 v1.4 更新 增加 官方模型清单优先（Official-First）：先同步官方 API models.list，再生成 registry；路由只认官方 model code；不存在/已弃用即 Fail-Closed。 Gemini 模型ID对齐：canonical 统一为 Google Gemini...
灵阙智能体平台 - 模型路由架构文档
灵阙智能体平台 - 模型路由架构文档 版本: v1.3 | 更新日期: 2026-02-02 v1.3 更新 增加 2025-07-01 前模型硬禁用：路由层强校验 + registry 失败即拒绝（Fail-Closed）。 默认模型链与模型清单 全量迁移到 ≥2025-07：移除 gpt-4o* / o* / DALL·E 3 / Whisper v3 / Deepgram Nova-3 /...
一人 AI Lab 工程落地方案：Claude Code Max + Codex + Colab Pro+
一人 AI Lab 工程落地方案：Claude Code Max + Codex + Colab Pro+ 0. 结论先写在前面 “一人 Lab”在工程产出层面已经成立：代码与实验流水线的边际成本被压到很低。 “一人 Lab”在知识增量层面并不自动成立：瓶颈从“实现能力”迁移到“问题选择、证据强度、可复现性、解释与写作的诚实度”。...
VM0 云沙盒全天运行智能体落地方案
VM0 云沙盒全天运行智能体落地方案 版本：v1.0面向：研发/数据/运营自动化团队（可作为“智能体运行时”产品化底座）范围：用 VM0 在云端沙盒中运行 Claude Code / Codex 智能体；用自然语言（AGENTS.md/CLAUDE.md）定义工作流；通过内置调度实现 24/7 自动化；以“可回放、可审计、可控权限”为安全底线。 0. 结论摘要 VM0...
AI驱动疗愈/占卜类应用 SOTA 调研与产品计划（2026-01-29）
AI驱动疗愈/占卜类应用 SOTA 调研与产品计划 版本：2026-01-29 · 范围：算命/星座/占星/塔罗/命理 + “情绪疗愈式”产品设计（非医疗） 关键前提（别装神弄鬼）：...
AI 总控（个人互联网痕迹与授权总控）系统 PRD + 架构 + 功能清单 + 落地指南
AI 总控系统（个人互联网痕迹 + 授权 + 自动化 + 数字遗产/分身）PRD + 架构 + 落地指南 版本：v0.1（可实施草案）｜日期：2026-01-29｜定位：个人级“授权管家 + 数据保险库 + 自动化代理 + 数字遗产执行器” 全栈隐私：加密优先 权限优先：最小授权 代理优先：工具受限 审计优先：可追溯 遗产优先：可证明、可撤回 目录 摘要 背景与问题定义 产品定义与边界...
照片整理软件SOTA调研与AI驱动产品计划（2026-01-29）
照片整理软件SOTA调研与AI驱动产品计划 版本：v1 生成日期：2026-01-29 用途：竞品调研 → SOTA标准 → 全面计划 目录 范围与定义 SOTA标准 竞品版图 能力矩阵 关键洞察 产品蓝图 全面计划 评测指标 风险与约束 参考资料 范围与定义 这里的“照片整理软件”按“照片与视频资产管理（Consumer Library + Pro DAM +...
截图软件SOTA调研与AI驱动产品计划（2026-01-29）
截图软件SOTA调研与AI驱动产品计划 版本日期：2026-01-29 · 范围：桌面截图/贴图/长截图/标注/OCR/录屏/分享（含 OS 自带能力与浏览器扩展） · 目标：抽象 SOTA 标准 + 设计可落地的 AI 代际升级方案 0. 结论摘要 0.1 目前“最强组合”按场景划分 场景 最佳/最具代表性选手（按能力组合，而非绝对排名） 专业文档与教学（截图→可发布教程） Snagit：AI...
中国 AI 现状深度点评（截至 2026-01-29）
中国 AI 现状深度点评 截至 2026-01-29 总览 九条判断校验 格局拆解 玩家画像 关键趋势 硬约束与风险 来源 中国 AI：不是“模型大战”，是“入口 + 交付 + 成本曲线”的合流 这份报告把“基座模型能力”“C 端入口与分发”“开发者/企业交付形态（IDE、Agent、API）”“合规与数据安全”放在同一张图上看。...
AI 智能体平台 Hero 页对比调研报告
AI 智能体平台 Hero 页对比调研报告 调研对象 平台 网站 定位 所属公司 Manus manus.im 通用 AI 智能体 Meta (已被收购) Genspark genspark.ai AI 工作空间 MainFunc.ai Medeo medeo.app AI 视频编辑器 Medeo 一、Manus 调研 1.1 产品概述 产品名称：ManusSlogan：一出手，就拿手 /...
# Lovart Hero 页调研报告
Lovart Hero 页调研报告 一、产品概述 产品名称：Lovart 定位：全球首个 AI 设计智能体 (The Design Agent) 公司：Resonate International INC 网站：https://www.lovart.ai 核心卖点：Lovart 自动完成设计流程，从概念到图像、视频、3D 等，用户只需给出想法。 二、Hero 页结构分析 2.1 页面模块划分...
Google Flow UI/UX 深度研究报告
Google Flow UI/UX 深度研究报告 一、产品定位与生态系统 1.1 产品矩阵定位 Google Flow 是 Google Labs 旗下 labs.google/fx 创意工具套件的核心成员，与 ImageFX、MusicFX、Whisk 形成完整的 AI 创意生态： 工具 核心能力 底层模型 Flow AI 视频生成与叙事构建 Veo 2/3.1 + Imagen 4...
Medeo AI 深度竞品研究报告
Medeo AI 深度竞品研究报告 报告日期: 2026年1月5日研究对象: Medeo AI (medeo.app)报告目的: 为视频智能体开发提供竞品洞察与战略指导 目录 执行摘要 公司背景 产品深度分析 技术架构解析 商业模式与定价策略 用户体验与评价分析 竞品对比分析 市场分析 SWOT分析 对视频智能体开发的战略建议 附录 1. 执行摘要 1.1 核心发现 Medeo AI...
Medeo 工程拆解（续篇 2）
21) LLM 规划器（Planner）：从自然语言到可执行 Patch 的“可控链路” 关键不是“让模型更聪明”，而是让它在可控轨道上输出：先定位（Locate）再规划（Plan）再校验（Validate）再执行（Execute）。 21.1 Planner 的输入 User Utterance：本轮用户指令 Project Digest：工程摘要（脚本/分镜/风格/约束） Focused...
Medeo.app 工程实现方法拆解（续篇 2–6 完整整合版）
Medeo.app 工程实现方法拆解（续篇 2–6 完整整合版） 整合内容覆盖：Recipe/DAG、Planner/Locator、渲染与缓存、计费与运营、企业/API、质量门槛、Op 指令集、A/B 与个性化等（章节 11–52 + 附录 2–7）。 工程化：Patch/DSL 体验：渐进式交付 成本：segment cache 稳定：可回放/可回归 商业化：审计/配额 目录（11–20）...
Genspark 工程化实践方法研究综述（基于公开信息）
Genspark 工程化实践方法研究综述（基于公开信息） 版本：v1.0 更新时间：2026-01-04 说明：非官方 / 仅基于公开资料归纳 目标：把“Genspark 风格”的可复用工程方法提炼为：模式库 + 参考架构 + 落地清单 目录 0. 使用说明与结论预览 1. Genspark：从 AI 搜索到“完成工作的工作空间” 1.1 Sparkpages：结构化页面 + 内置...
Medeo.app 深度工程拆解（HTML整合版）
Medeo.app 现象级产品：工程实现方法深度拆解 目标：从“对话式视频创作”背后的核心工程结构出发，拆成可落地的系统设计、DSL、编排、渲染、计费与规模化策略。 Chat → 可执行 DSL 工程文件（Project）为中心 异步任务编排 + 优先级队列 增量渲染（Preview / Final） Credits 成本模型 目录 0. 结论先行（护城河是什么） 1. 产品形态与交互范式 2....
Manus 工程化实践研究综述（架构蓝图 · 落地清单 · 参考链接）
Manus 的工程化实践研究综述 目标：把「Manus 作为通用 AI Agent 平台」的关键工程实践——上下文工程、沙箱与浏览器自动化、并行多智能体、工具/集成生态、API 与安全治理——整理为可落地的架构蓝图与清单。 本文面向需要复刻/引入/对标类似能力的产品、平台与工程团队。 版本：v1.0（研究版） 生成日期：2026-01-04 语言：中文（含必要英文术语） 范围：公开资料 +...
高价值智能体平台竞品研究报告
高价值智能体平台竞品研究报告 研究对象：Manus、Lovart、Genspark 研究目的：为灵阙平台B端专业智能体迭代提供参考 研究时间：2026-01-03 一、执行摘要 核心发现 平台 定位 核心差异化 B端价值 Manus 通用任务执行 Action Engine + 多代理并行 + 工具生态 ⭐⭐⭐⭐⭐ Lovart 垂直设计代理 场景化标签 + 模型矩阵 + 设计闭环 ⭐⭐⭐⭐...
Genspark 深度竞品调查报告
Genspark 深度竞品调查报告 一、平台概述 1.1 公司背景 公司名称：MainFunc（总部位于美国帕洛阿尔托） 创始团队：由 Microsoft、Google、Meta、Pinterest 校友创立 全球布局：在新加坡和东京设有办事处 融资状况：完成 2.75 亿美元 B 轮融资，估值达 12.5 亿美元 投资方：Emergence Capital（曾投资...
Lovart 竞品调查报告
Lovart 竞品调查报告 — 智能体平台开发指导手册 一、产品概述 产品名称：Lovart定位：全球首个设计智能体 (Design Agent)核心理念：「让设计更简单」— 懂你的设计代理，帮你搞定一切公司：Resonate International INC Lovart 是一个将 AI 智能体理念深度融入设计流程的创新平台，通过对话式交互让用户完成从品牌设计到视频制作的全流程创作。...
Manus AI 智能体平台深度竞品调查报告
Manus AI 智能体平台深度竞品调查报告 一、执行摘要 Manus AI 是一款定位于"通用AI Agent"的自主智能体平台，总部位于新加坡。其核心差异化在于从"对话式AI"向"行动式AI"的范式转变——不仅回答问题，更能自主执行完整任务并交付生产级成果。平台通过沙盒环境、多代理并行架构、丰富的集成生态系统，以及低门槛高上限的设计理念，建立了独特的竞争壁垒。 核心价值主张: "Less...
Agent Builder Platform - 竞品分析与优化设计
🤖 Agent Builder Platform 竞品分析 优化设计 📊 Agent Builder Platform 竞品分析报告 深度分析行业领先产品 • 洞察设计趋势 • 优化产品体验 分析日期：2025年11月4日 🎯 竞品概览 本次分析选取了 Dify、Coze、LangFlow、FlowiseAI、Flowise 五款主流 Agent 构建平台作为竞品对象。 这些产品代表了当前...
深度研究
2026中国大模型生态全景报告
2026中国大模型生态全景报告 从通义千问到DeepSeek：中国大模型军团的技术路线、市场格局与API成熟度全景扫描 引言...
AI Agent市场格局与投资趋势2026
AI Agent市场格局与投资趋势2026 AI Agent是2025-2026年AI领域最热门的赛道之一。从概念验证到规模化落地，Agent正在重塑软件交互范式。本文系统分析Agent市场的技术格局、关键玩家、投资趋势与企业采用路径。 一、AI Agent定义与分类 1.1 什么是AI Agent AI...
AI在科学研究中的突破性应用
AI在科学研究中的突破性应用 AI正在成为科学研究的"第五范式"。从蛋白质结构预测到天气预报，从药物发现到材料科学，AI不仅加速了既有研究流程，更在某些领域实现了人类无法企及的突破。本文系统梳理AI在各科学领域的标志性成果、技术方法与未来方向。 一、AI for Science的范式转变 1.1 科学研究的四个范式 科学研究范式演进： ├── 第一范式：实验科学（观察与测量） ├──...
AI基础设施趋势2026
AI基础设施趋势2026 GPU战争、推理即服务与边缘AI：支撑万亿参数模型的底层算力版图 引言 AI基础设施正在经历从"训练为王"到"推理为先"的结构性转型。随着大模型从研究走向大规模生产部署，推理成本已超过训练成本成为主要支出项。2026年的AI基础设施版图围绕三条主线展开：芯片架构的推理优化、云服务的Serverless化、以及边缘部署的爆发。 GPU竞争格局 NVIDIA主导与挑战者...
AI安全与对齐研究前沿
AI安全与对齐研究前沿 RLHF/DPO/Constitutional AI：让大模型既强大又安全的对齐技术全景 引言 AI对齐（Alignment）是确保AI系统按照人类意图和价值观行事的核心挑战。随着大模型能力的急速提升，对齐技术从"锦上添花"变为"生死攸关"——一个未经良好对齐的强大模型，其危害潜力远大于一个弱但安全的模型。本文将从训练阶段对齐、推理阶段防护和前沿研究三个层面展开分析。...
AI开发者工具生态2026
AI开发者工具生态2026 从Cursor到Langfuse：AI开发全链路工具链的选型与集成指南 引言...
AI成本工程：从推理到ROI
AI成本工程：从推理到ROI 大模型落地的经济学：成本拆解、优化策略与投资回报计算全指南 引言 "跑通Demo"和"跑通ROI"之间隔着一道巨大的鸿沟。一个在实验室里表现出色的AI应用，一旦放到生产环境中面对真实流量，推理成本可能瞬间吞噬所有利润。AI成本工程的核心命题是：如何在保持输出质量的前提下，将每次推理的成本压缩到商业可行的范围内。 成本结构拆解 全链路成本模型...
AI芯片全景：从训练到推理
AI芯片全景：从训练到推理 NVIDIA/AMD/Intel/Groq/Cerebras/华为昇腾：AI加速器架构对比与选型指南 引言...
AI芯片格局：NVIDIA、AMD、Intel、国产芯片深度对比
AI芯片格局：NVIDIA、AMD、Intel、国产芯片深度对比 AI算力是大模型时代的"石油"。本文从GPU架构、NPU设计、训练/推理性能、生态系统与供应链安全等维度，深度对比全球主要AI芯片玩家的技术路线与竞争格局。 一、AI芯片分类与技术路线 1.1 芯片类型概览 类型 代表产品 优势 劣势 典型场景 GPU NVIDIA H100/B200 通用性强、生态成熟 功耗高、成本高...
RAG技术综述：从基础到高级
RAG技术综述：从基础到高级 检索增强生成从Naive RAG到Modular RAG的演进：分块策略、重排序与生产级模式 引言 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation,...
Scaling Law的边界：大模型何时到顶
Scaling Law的边界：大模型何时到顶 Scaling Law是驱动大模型进步的核心引擎。从Kaplan到Chinchilla，从GPT-3到GPT-5，"越大越好"的范式塑造了整个行业。但这条曲线是否有尽头？本文深入分析Scaling Law的理论基础、实证证据、边界条件与"后Scaling"时代的技术路径。 一、Scaling Law基础 1.1 什么是Scaling Law...
Transformer之后：新架构探索
Transformer之后：新架构探索 Mamba、RWKV、Hyena、xLSTM：突破二次复杂度瓶颈的下一代序列模型 引言...
中国AI产业链全景图2026
中国AI产业链全景图2026 中国AI产业在全球竞争格局中占据独特位置：拥有全球最大的应用市场、充足的工程人才、政策强力支持，但在芯片、基础模型等环节面临"卡脖子"挑战。本文从芯片、模型、平台、应用、政策五个层面，全景呈现中国AI产业的现状与趋势。 一、产业链全景架构 1.1 五层架构 中国AI产业链全景图：...
全球AI监管政策对比：欧盟AI法案、中国算法备案、美国行政令
全球AI监管政策对比：欧盟AI法案、中国算法备案、美国行政令 截至2026年2月，全球AI监管已从"观望期"进入"立法执行期"。本文系统对比三大经济体的AI监管框架，分析其技术要求、合规成本与对企业的实际影响。 一、全球AI监管总览 1.1 监管演进时间线 时间 事件 影响范围 2021.09 中国《算法推荐管理规定》发布 互联网平台 2022.03 中国《互联网信息服务深度合成管理规定》...
全球AI监管格局：中国、欧盟与美国
全球AI监管格局：中国、欧盟与美国 三大经济体AI监管框架的差异、合规要求与企业应对策略 引言...
合成数据：大模型训练的下一个前沿
合成数据：大模型训练的下一个前沿 当高质量自然数据接近枯竭，合成数据正在成为大模型训练的关键突破口。本文系统分析合成数据的生成方法、质量控制、应用场景与潜在风险，探讨"AI训练AI"这一范式的可行性与边界。 一、为什么需要合成数据 1.1 数据枯竭危机 互联网可用高质量文本数据： ├── 英文Web文本: ~5T tokens（已被充分利用） ├── 多语言Web: ~10T...
多模态AI进展报告2026
多模态AI进展报告2026 视觉-语言融合、视频理解与统一多模态架构的技术演进 引言 多模态AI正在从"各模态独立处理"走向"原生多模态理解与生成"。GPT-4o的实时视觉对话、Gemini的原生多模态训练、Claude的视觉分析能力代表了当前的技术前沿。本文将系统梳理视觉-语言模型、视频理解、音频处理和统一架构的最新进展。 视觉-语言模型（VLM） 架构范式 VLM架构演进 阶段1:...
多模态大模型技术演进：从GPT-4V到Gemini 2
多模态大模型技术演进：从GPT-4V到Gemini 2 多模态是大模型从"文本专家"走向"通用智能"的关键一步。本文梳理多模态大模型的架构演进、能力边界与技术挑战，从GPT-4V开启商用多模态时代到Gemini 2实现原生多模态融合的完整技术路径。 一、多模态大模型发展脉络 1.1 关键里程碑 时间 模型 关键突破 2021.01 DALL-E 文本到图像生成 2021.01 CLIP...
大模型训练成本经济学
大模型训练成本经济学 训练一个前沿大模型的成本从2020年的数百万美元飙升到2025年的数亿美元。本文深入分析大模型训练的成本结构、优化策略与经济可行性，帮助从业者理解"烧钱竞赛"背后的经济逻辑。 一、训练成本全景 1.1 历史趋势：成本指数级增长 模型 年份 参数量 估算训练成本 训练算力(PF-days) GPT-2 2019 1.5B ~$50K ~10 GPT-3 2020 175B...
小语言模型（SLM）综述
小语言模型（SLM）综述 Phi-3/Gemma/Qwen-mini：3B以下模型的蒸馏技术、端侧部署与性能边界 引言 "小而美"正在成为大模型落地的重要路径。当70B模型在数据中心展示震撼能力时，3B以下的小语言模型（Small Language Models, SLM）正在手机、IoT设备和浏览器中安静地改变用户体验。Phi-3以3.8B参数达到7B级性能，Gemma...
开源vs闭源大模型：技术路线与商业模式分析
开源vs闭源大模型：技术路线与商业模式分析 2025-2026年，开源大模型与闭源大模型之间的竞争格局发生了深刻变化。Llama、Mistral、Qwen等开源模型的性能持续逼近甚至超越闭源模型，而GPT、Claude、Gemini则在推理能力和企业服务上构建壁垒。本文从技术路线、商业模式和战略博弈三个层面展开分析。 一、开源与闭源的定义光谱 1.1 "开源"并非二元选择...
开源大模型对比评测2026
开源大模型对比评测2026 Llama3/Qwen2.5/DeepSeek-V3/Mistral/Gemma：开源模型横评方法论与部署实战 引言...
推测解码技术详解：加速LLM推理的关键
推测解码技术详解：加速LLM推理的关键 Draft-Verify范式如何将大模型推理速度提升2-4倍：从Speculative Decoding到Medusa Heads的工程实践 引言...
检索增强生成（RAG）评测体系
检索增强生成（RAG）评测体系 RAGAS指标体系、评测流水线设计与合成测试数据生成实战 引言 RAG系统的质量评估是一个系统工程问题。仅评估最终答案是不够的——检索质量、上下文相关性、答案忠实度和响应速度都需要独立度量。RAGAS（Retrieval Augmented Generation...
混合专家模型（MoE）工程实践
混合专家模型（MoE）工程实践 从Sparse Gating到DeepSeek-V3：MoE架构如何在万亿参数规模下实现高效推理 引言 混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）是突破Dense...
2026 年 AI Agent 十大趋势
2026 年 AI Agent 十大趋势 作者：Maurice | 灵阙学院 前言 2025 年被广泛视为"Agent 元年"——从 OpenAI Operator、Anthropic Computer Use、Google Gemini Deep Research 到开源社区的 CrewAI、LangGraph、AutoGen，AI Agent 从实验室概念走向了产品化。2026...
AI 安全与对齐技术前沿
AI 安全与对齐技术前沿 截至 2026-02 | Maurice | 灵阙学院 一、为什么对齐是核心问题 大语言模型的能力边界在持续扩展，但能力增长并不自动带来安全性。一个能写出完美代码的模型同样能写出恶意代码；一个擅长说服的模型同样能被用于欺骗。对齐（Alignment）的本质是让模型的行为与人类意图和价值观保持一致，而不仅仅是"看起来安全"。...
AI 应用落地投资回报分析框架
AI 应用落地投资回报分析框架 作者：Maurice | 灵阙学院 为什么需要 AI ROI 框架 企业引入 AI 的最大阻力往往不是技术，而是无法量化回报。技术团队说"AI 很强"，业务团队问"能省多少钱？能多赚多少？"，管理层要看"投入产出比是多少？" 一个清晰的 ROI 分析框架可以： 支撑投资决策：让管理层理解 AI 项目的财务意义 设定预期：避免过高或过低的期望...
AI 芯片格局与算力经济学
AI 芯片格局与算力经济学 截至 2026-02 | Maurice | 灵阙学院 一、行业背景 AI 算力需求以每年 4-5 倍的速度增长，远超摩尔定律所能提供的晶体管密度提升。训练一个万亿参数级模型的成本已从 2023 年的数千万美元攀升至 2025 年的数亿美元量级。芯片供应链、封装技术和能耗约束共同构成了"算力三角困境"：性能、成本、功耗三者难以同时最优。...
DeepSeek 技术解析：开源模型的工程创新
DeepSeek 技术解析：开源模型的工程创新 作者：Maurice | 灵阙学院 一、DeepSeek 崛起背景：用 1/10 成本震动硅谷 2025 年 1 月，一家来自杭州的中国 AI 创业公司 DeepSeek（深度求索）发布了 DeepSeek V3，随即以一份详尽的技术报告引爆全球 AI 圈。更令人震惊的是，这个在多项主流基准测试中与 GPT-4o 和 Claude 3.5...
MCP 协议生态全景分析
MCP 协议生态全景分析 作者：Maurice | 灵阙学院 MCP 是什么 Model Context Protocol（MCP）是 Anthropic 于 2024 年底开源的一项标准协议，旨在统一 AI 模型与外部工具、数据源之间的交互接口。 用一句话概括：MCP 之于 AI Agent，正如 HTTP 之于 Web 浏览器——它定义了"AI 如何发现和使用工具"的标准协议。 核心概念...
Scaling Laws 与模型训练经济学
Scaling Laws 与模型训练经济学 截至 2026-02 | Maurice | 灵阙学院 一、Scaling Laws 的本质 Scaling Laws 描述的是一个简洁而深刻的经验规律：大语言模型的性能（以 loss 衡量）与三个核心变量之间存在幂律关系 -- 参数量 (N)、训练数据量 (D) 和计算量...
企业 AI 成熟度评估模型
企业 AI 成熟度评估模型 截至 2026-02 | Maurice | 灵阙学院 一、为什么需要成熟度模型 企业对 AI 的采纳不是一个"是/否"的二元决策，而是一个渐进演化的过程。缺乏清晰的成熟度认知会导致两种常见错误：一是低估当前能力而错失机会，二是高估当前能力而贸然上马高复杂度项目。...
大语言模型技术演进全景
大语言模型技术演进全景 作者：Maurice | 灵阙学院 演进脉络 大语言模型（LLM）的发展可以划分为四个阶段： 阶段一：基础架构期（2017-2020） 里程碑：Transformer → GPT → BERT → GPT-2 → T5 这一阶段确立了 LLM 的核心架构。2017 年 Google 发表的 "Attention Is All You Need" 论文提出了...
开源大模型商业化路径分析
开源大模型商业化路径分析 截至 2026-02 | Maurice | 灵阙学院 一、问题本质 开源大模型正在重塑 AI 产业格局。从 Llama 到 Qwen、DeepSeek、Mistral，开源模型在能力上快速逼近甚至在特定领域超越闭源模型。但"开源"与"盈利"之间存在天然张力：代码和权重公开后，如何构建可持续的商业壁垒？...
内参报告
多智能体财税智能体平台落地白皮书
财 财税智脑 Multi-Agent Ontology Platform 摘要 Ontology借鉴 平台架构 知识图谱解耦 落地路径 价值评估 基于Palantir Ontology的实战落地指南 多智能体财税智能体平台 数字孪生 + AI自治闭环 业务专家无需懂技术，技术人员无需懂税法，AI智能体直接吃到结构化、可审计、可执行的“好数据”。...
内参报告 II 期：OpenClaw 与 pi 引擎的极简主义革命
企业技术 · 深度分析报告 · SPECIAL REPORT 2026 年 2 月 20 日 | 特别报告 · 第 II 期 现象级产品 OpenClaw 拆解：从 8 到 4 的极简主义革命与底层 pi 引擎 当 Claude Code 陷入工具膨胀的泥潭，OpenClaw 如何通过“规划器、钩子、执行器与自我工具生成”重塑 AI 编程的底层逻辑。 作者：Maurice |...
AI 宏观增长与分配风险：推演白皮书（v1.0）
AI 宏观增长与分配风险：推演白皮书（v1.0） 聚焦三条因果链：生产函数链、劳动力市场链、政治经济链；用同一框架拆解“高增长”与“高冲击”的并存条件。 版本：v1.0 生成日期：2026-02-05 文档类型：结构化推演 适用范围：宏观、产业、组织与治理 3 条 被混写的因果链需要拆分验证 2 个 决定结果的主轴：扩散与分配 4 象限 同一技术冲击的四种社会均衡 目录 1. 摘要 2....