Transformer架构深度解析：重新定义序列建模的革命
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，2017年由Google提出，彻底摒弃了RNN的循环结构，实现并行化处理序列数据。其核心通过QKV机制捕捉长距离依赖，以“圆桌会议”式交互提升效率与性能，成为大模型时代的基石。
《AI大模型技术全景解读》从机器学习到现代大模型
人工智能历经从机器学习到深度学习的演进，以Transformer架构为里程碑，推动大模型时代到来。技术发展涵盖CNN、RNN、BERT、GPT等核心模型，逐步实现语言理解、生成与多模态能力突破，正朝高效推理、安全对齐与普惠应用迈进。（238字）
构建AI智能体：十七、大模型的幻觉难题：RAG 解决AI才华横溢却胡言乱语的弊病
RAG（检索增强生成）是一种结合信息检索与大型语言模型的技术，旨在解决LLM的幻觉问题。其核心流程包括：离线处理阶段（知识库构建）和在线处理阶段（用户查询应答）。通过将外部知识源转换为向量存入数据库，当用户提问时，系统会检索相关内容并增强提示，再由LLM生成准确答案。RAG技术显著提升了AI在专业领域的可靠性，适用于智能客服、企业知识管理、内容创作等场景。尽管面临检索精度、多模态处理等挑战，RAG仍是AI实用化的重要突破方向。
2025年第13批中国深度合成算法备案分析报告
2025年9月，第13批深度合成算法备案公布，共586项，累计达4420项。北京、广东、浙江、上海居前列，民企为主力，覆盖教育、医疗、金融等领域。文本与对话生成占主导，数字人、多模态技术加速落地。AI应用向行业纵深发展，合规标识成常态，监管趋严推动产业规范创新。
国家网信办发布的第十四批深度合成算法备案综合分析报告
截至2025年11月，全国深度合成算法备案达5100款，广东以1329款居首，服务提供者占比77.1%。第14批新增680款创新高，医疗、教育、企业服务成主流方向，多模态与垂直领域加速发展，AI合规进入“政策+市场”双驱动新阶段。