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OpenAI关闭Sora那天，日亏损100万美元，排名第19。中国这边，可灵年营收破10亿，即梦成了电商标配，Sand.ai的VidMuse两个月做到1000万美金ARR。这是技术差距？不。这是两种市场、两种用户、两种商业逻辑的必然分化。
RAG（检索增强生成）解决了大模型知识不够的问题，但朴素的「一问一答」模式在复杂推理场景下暴露了三个核心软肋：检索质量有天花板、无法处理多步骤问题、以及幻觉风险从模型转移到了检索层。Agentic RAG 通过将 RAG 封装为 Agent 可调用的工具，引入多跳推理、主动质疑、自我纠错等机制，让信息检索真正融入了 AI 的思考链路。
当AI不再只是“答得快”，而是学会“想清楚再回答”，一场从训练侧到推理侧的能力跃迁正在发生。本文深度解析推理Scaling Law的技术本质，及其如何成为下一代AI Agent的核心支柱。
从4K到200万Tokens，AI上下文窗口四年扩张500倍。这场记忆革命如何改变了我们使用AI的方式？它的代价是什么？下一步又将走向何方？
当大模型还在争夺云端霸权时，一群小个子模型已经在手机、汽车、机器人里悄然掀起革命。本文深入解析知识蒸馏、量化压缩等技术如何让 3B 参数模型逼近 GPT-3.5 水平，以及这场效率革命背后的千亿美元市场机遇。
The context window is full — again. If you've shipped an AI agent to production, this sentence hits close to home. This article explores the four-tier memory hierarchy that defines production-ready AI agents in 2026.
模型越来越强、越来越便宜，但真正拉开差距的，是上下文设计的质量。当算力不再是瓶颈，分配算力的判断力才是。
Most LLM inference guides recommend large batches for throughput, but in production — with bursty traffic, P99 latency requirements, and variable sequence lengths — large batches actively hurt performance. This article explains the four mechanisms and offers concrete alternatives.
2026年AI Agent的竞争从模型能力转向基础设施厚度。记忆设计、工具调用信任、任务中断恢复三个基础设施缺失，决定了Agent在生产环境里是玩具还是工具。