领域 04
模型
基础模型、多模态、推理模型、世界模型和端侧模型构成 AI 能力的核心表示与生成层。
当前阶段
模型能力沿推理、多模态、长上下文和效率等方向演进,但公开分数与真实能力之间仍需谨慎区分。
核心概念
- Transformer
- 多模态
- MoE
- 长上下文
- 世界模型
相关领域
1 篇已发布内容
它解决什么问题
模型领域研究如何从数据中学习表示,并生成、预测或控制输出。
技术栈位置
它位于数据和训练过程的产物端,同时成为推理、Agent 与应用的能力来源。
与相邻领域的关系
训练与对齐塑造模型,推理与服务让模型可用,应用把模型能力转化为用户价值。
近期应关注什么
关注能力边界、训练方法、开放程度、模态扩展和实际任务表现。
近期变化
尚无相关记录。
专题长文
- 从模型到应用:理解今天的 AI 技术栈
用八个纵向领域和四个横向视角,把模型、系统、Agent 与应用放回同一张技术地图。
横向视角
安全
- 从模型到应用:理解今天的 AI 技术栈
用八个纵向领域和四个横向视角,把模型、系统、Agent 与应用放回同一张技术地图。
评测
- 从模型到应用:理解今天的 AI 技术栈
用八个纵向领域和四个横向视角,把模型、系统、Agent 与应用放回同一张技术地图。
治理与合规
- 从模型到应用:理解今天的 AI 技术栈
用八个纵向领域和四个横向视角,把模型、系统、Agent 与应用放回同一张技术地图。
可观测性与经济性
- 从模型到应用:理解今天的 AI 技术栈
用八个纵向领域和四个横向视角,把模型、系统、Agent 与应用放回同一张技术地图。