2026 年 AI 视频生成进入实用期。本文横评 Sora、可灵、Runway 三强,并给出 Wan2.1、CogVideoX 等开源本地方案与 API 接入示例,帮你按场景选型。
模型水印如何给 AI 生成文本与图像打上隐形标识?本文拆解绿列表、SynthID 与 C2PA 原理,并给出可运行检测代码与工程落地清单。
大模型幻觉是生成式 AI 落地最大风险。本文用 RAG 溯源、事实一致性校验、自洽采样与置信度拒答四套工程方案,给出可落地的幻觉检测与缓解路线。
视觉语言模型(VLM)让大模型真正“看见”图片。本文拆解 VLM 的视觉编码器、模态连接器与语言模型三段式架构,并附可运行推理代码与训练数据范式。
128K 乃至 1M token 的长上下文已成标配,越大越贵越慢、越易“中间失落”。本文拆解长上下文的真相、代价与优化,厘清它与 RAG 的互补关系。
AI 红队(AI Red Teaming)就是主动扮演攻击方,对智能体和大模型做系统化对抗测试:提示词注入、越狱、工具滥用、数据投毒,在坏人之前发现漏洞。
2026 年大模型推理成本断崖式下跌,API 调用和自建推理该怎么选?本文用真实账单、决策框架和混合架构,帮你把每一分算力预算花在刀刃上。
生成式引擎优化(GEO)是 AI 搜索时代的新型内容优化:让 ChatGPT、Perplexity 等生成式引擎愿意引用你的内容。本文讲清 GEO 与 SEO 的差异,并给出可落地的六步实战法。
2026 年 8-9 月大模型行业分水岭:国产开源旗舰集体爆发,闭源模型进入 Computer Use 代际跃迁,Agent 从工具走向执行者。双月盘点与选型建议。