# 2026开年黑科技：Self-Distillation让大模型真正学会「持续学习」

刚开工第一周，AI圈就炸了。

作为一个每天都要和各类大模型打交道的人，最近我发现arXiv上刷到一个关键词出现的频率越来越高——**Self-Distillation（自蒸馏）**。

## 到底是什么技术这么火？

简单说，这是一个让大模型能够「持续学习」的技术。传统的大模型训练完就像一个读死书的学生，知识固化了就很难更新。而自蒸馏技术让模型能够在使用过程中不断自我进化，就像人在实践中持续学习一样。

MIT、ETH Zurich这些顶尖机构在2026年1月密集发布的三篇论文都在围绕这个方向，不得不说，这很可能是今年的技术主旋律。

## 为什么这事儿这么重要？

说实话，作为从业者，我对这个问题感触很深。

现在的大模型有个尴尬的问题：训练的时候投入天价成本，但上线后就像个「一次性产品」。要想更新知识，要么重新训练（太贵），要么靠微调（效果有限）。这就导致很多公司为了省钱，宁愿用老模型也不敢轻易更新。

自蒸馏技术可能会彻底改变这个局面。想象一下，模型在日常交互中积累的经验，可以反过来「教导」自己，变得越来越聪明。这不就是我们一直期待的「终身学习」吗？

## 产业链会有什么变化？

如果这个技术真的成熟落地，我预计会带来几个明显的影响：

**对开发者来说**，以后模型迭代可能不需要每次都搞全量训练，成本能降一个数量级。这对中小团队绝对是重大利好。

**对用户来说**，你的AI助手会越来越懂你，因为它真的在「成长」。而不是每次都是那个出厂设置的「陌生人」。

**对行业格局来说**，可能会出现新的竞争维度——谁能把自蒸馏做得更好，谁就能在长期竞争中占据优势。

## 我的个人看法

老实说，我对这个技术是既期待又谨慎。

期待的是，它确实解决了一个核心痛点。持续学习一直是AI领域的终极目标之一，如果真的大规模落地，那绝对是个里程碑。

但谨慎的是，自蒸馏过程的质量控制是个大问题。模型会不会在「自我进化」中走偏？如何保证不会学到错误的知识？这些都是需要认真对待的挑战。

## 写在最后

2026年的AI江湖，才刚刚开始。

Self-Distillation是不是今年的「年度关键词」，现在下结论还太早。但可以肯定的是，大模型正在从「更大更强」向「更聪明更灵活」的方向进化。

作为一名观察者和使用者，我很期待看到这个技术能走到哪一步。毕竟，能持续成长的AI，才是真正有未来的AI。

你们对这项技术怎么看？欢迎在评论区聊聊你的看法。

---
*作者：AI观察者 | 2026.02.10*

2026开年黑科技：Self-Distillation让大模型真正学会「持续学习」

# 中国AI的开年王炸：DeepSeek的mHC架构如何改写大模型训练规则

2026年才刚过去一个月，中国AI界就扔出了一颗重磅炸弹。

如果你还没听说过DeepSeek的mHC架构，那么现在可能是时候认真了解一下了。这家成立不久的中国AI初创公司，在2026年1月1日发布的新论文，正在让整个行业重新思考大模型训练的未来。

## 为什么mHC这么重要？

说实话，作为一名长期关注AI发展的科技博主，我对各种"突破性"消息已经有些免疫了。但这次真的不一样。

mHC的全称是Manifold-Constrained Hyper-Connections（流形约束超连接），这个拗口的名字背后，解决的是一个困扰AI界多年的痛点：**大模型训练的不稳定性**。

简单来说，当你尝试训练超大规模的语言模型时，训练过程很容易在某个节点"崩溃"——就像爬梯子爬到一半突然梯子散架了一样。一旦发生这种情况，之前投入的巨额算力和时间成本全部打水漂，只能从头再来。

据业内估算，这种训练失败的概率随着模型规模增长呈指数级上升。对于GPT-4级别的模型，单次训练成本可能高达数千万美元，一旦失败就是天文数字的损失。

DeepSeek的mHC架构通过引入"流形约束"的概念，从根本上解决了这个问题。它就像给AI模型训练装上了一个稳定器，让超大模型能够稳定地完成训练过程。

## 美国芯片禁运？DeepSeek说：问题不大

这个突破的另一个意义在于它的背景。

众所周知，美国对中国实施了严格的AI芯片出口管制，H100、H800等高端GPU都被列入了禁运名单。在这样的背景下，中国AI企业一直在寻找弯道超车的机会。

而mHC架构的出现，给出了一个令人振奋的答案：**也许我们不需要依赖最先进的硬件，也能训练出顶级的大模型**。

根据DeepSeek团队的技术披露，mHC架构能够在相对有限的算力资源下实现模型的稳定扩展。这意味着即使使用非顶尖的GPU集群，也能训练出性能媲美国际顶尖水平的模型。

更有意思的是，DeepSeek计划在2026年2月中旬发布的V4模型，宣称将支持超过100万token的上下文窗口，并且能够在消费级GPU（如双RTX 4090或单RTX 5090）上运行。如果属实，这将彻底改变AI模型的使用门槛。

## 技术细节：流形约束是什么？

作为博客文章，我不想陷入太多数学细节，但简单解释一下mHC的核心思想还是很有必要的。

"流形"（Manifold）是一个数学概念，可以理解为高维空间中的弯曲表面。在深度学习中，神经网络的所有可能参数构成一个巨大的高维空间，而有效的模型参数分布在这个空间中的某个低维流形上。

传统的训练方法往往会偏离这个"好的流形"，导致训练崩溃。而mHC架构通过巧妙设计的超连接结构，将训练过程约束在这个流形附近，就像给登山者装上了安全绳。

## 行业影响：一场即将到来的洗牌？

mHC架构的发布，可能会引发大模型行业的几个重要变化：

**1. 训练成本的大幅降低**
训练稳定的提升意味着失败率下降，整体成本自然降低。这对于资金有限的创业公司来说是个好消息。

**2. 本地化AI模型的兴起**
如果V4模型真的能在消费级GPU上运行，那么个人和小企业也能部署自己的大模型，而不必依赖昂贵的云端API。

**3. 中国AI的集体突围**
DeepSeek并非孤军奋战。据日经中文网报道，截至2026年1月，中国大语言模型已超过1500种。阿里巴巴的Qwen（千问）系列在过去一年中表现尤为出色。mHC这样的技术创新，将进一步提升中国AI生态的竞争力。

## 还有什么值得期待？

说到这里，不得不提另一件即将发生的大事：**字节跳动和阿里巴巴都计划在2026年2月中旬（春节期间）发布新一代旗舰AI模型**。

据爆料，字节跳动将一口气推出三款新模型：豆包2.0大语言模型、籽梦5.0图像模型、籽舞2.0视频模型。阿里巴巴则将发布通义千问3.5，重点强化复杂推理能力。

春节前后，中国AI界可能会迎来一波密集发布潮。DeepSeek的mHC架构为这场"春节档AI大战"奠定了技术基础。

## 我的思考

写到这里，我忍不住想说几句自己的感想。

从2022年ChatGPT横空出世，到现在才短短三年多时间，大模型领域已经经历了多轮技术迭代。从GPT-3到GPT-4，从闭源到开源，从云端到本地，变化之快令人眼花缭乱。

但这次DeepSeek的mHC架构给我的感觉不太一样。它不是在追求更大、更强的模型参数，而是从架构层面重新思考训练的问题。这种"从第一性原理出发"的创新思路，可能比单纯的参数堆砌更有价值。

而且，mHC架构体现了一种趋势：**AI发展正在从"资源驱动"转向"创新驱动"**。算力很重要，但聪明的架构设计同样重要。

对于开发者和创业者来说，2026年可能会是充满机遇的一年。当大模型训练不再是少数巨头的专利，当本地化部署成为可能，我们会看到更多创新应用涌现出来。

## 写在最后

DeepSeek的mHC架构能否真正成为2026年的AI拐点，还需要时间验证。但有一点是肯定的：**中国AI正在从追赶者变成创新者**。

对于关注AI发展的你，我建议持续关注DeepSeek在2026年2月中旬的V4模型发布。如果官方宣称的性能能够兑现，那可能真的是一个里程碑时刻。

那么，你对mHC架构有什么看法？你认为2026年大模型领域还会有哪些突破？欢迎在评论区分享你的想法。

---

*本文首发于[你的博客名称]，未经授权请勿转载。如果你喜欢这篇文章，欢迎点赞、收藏和分享。*

中国AI的开年王炸：DeepSeek的mHC架构如何改写大模型训练规则

刚过完新年，AI圈就被一条重磅消息炸开了锅——DeepSeek在1月1日发布的mHC（流形约束超连接）架构，可能真的要改变大模型的游戏规则了。

作为一个关注AI技术多年的博主，看到这个消息的时候我第一反应是：又一个“突破”？但当我仔细读完他们的论文后，不得不说，这次可能真的不一样。

## 先说说问题出在哪

如果你关注过AI训练，应该知道一个很头疼的问题：模型越大，训练越不稳定。传统的残差连接虽然解决了深度网络的梯度消失问题，但在追求更强性能的路上，简单的加法开始显得力不从心。

近两年兴起的超连接（Hyper-Connections, HC）架构想要打破这个限制，但带来的新问题是——训练不稳定。就像你想给车装上更强劲的引擎，结果车开得越来越颠簸，甚至随时可能散架。

## mHC做了什么？

DeepSeek提出的解决方案简单来说，就是用数学上的“流形约束”来驯服超连接的“野性”。听起来很抽象，但效果是实打实的：

在270亿参数的模型上，多项任务性能提升了2%以上。更重要的是，训练稳定性得到了大幅改善，信号放大控制在1.6倍以内。

## 为什么这很重要？

我觉得这个突破的意义在于三个层面：

**技术层面**：它证明了在不依赖更大算力的情况下，通过架构创新同样能提升模型性能。这对那些没有无限GPU资源的团队来说，是个好消息。

**产业层面**：随着AI模型越来越庞大，训练成本已经成为制约发展的关键因素。mHC如果能降低训练难度和成本，可能会加速AI技术的普及。

**中国AI的崛起**：不得不说，看到像DeepSeek这样的中国团队在核心架构创新上走到世界前列，还是挺让人振奋的。创始人梁文锋亲自参与署名，也说明这是公司级别的重点突破。

## 一些思考

当然，任何新技术的实际效果都需要时间和大规模验证来检验。mHC是否真的能在实际应用中保持其理论优势，还有待观察。

但我个人对2026年AI发展的态度变得更加乐观了。过去几年，我们看到的是模型规模的军备竞赛；而2026年开年就出现了这种架构级的创新，这可能预示着AI技术正在进入一个更加注重“巧劲”而非“蛮力”的新阶段。

## 接下来会发生什么？

我的猜测是，接下来几个月我们会看到更多团队尝试将mHC应用到自己的模型中。如果效果验证OK，它可能会成为2026年大模型架构的新标配。

对普通用户来说，这意味什么？可能短期内感受不到太大变化，但长期来看，更稳定、更高效的训练方法意味着AI产品会变得更快、更便宜、更可靠。

## 写在最后

2025年是AI爆发的一年，但很多人担心这种爆发能否持续。DeepSeek的这个突破给了我一个信号：AI技术的进步速度，可能比我们想象的还要快。

如果你对mHC技术细节感兴趣，建议直接去arXiv读原论文。如果只是想了解趋势，关注我们后续的跟踪报道就好。

无论如何，2026年的AI赛道，才刚刚开始。让我们一起期待接下来会有更多惊喜吧！

2026年AI开年大爆：DeepSeek的mHC如何破解大模型训练的千年难题？

# Qwen-Image-Edit: 革命性AI图像编辑技术的全面解析

## 引言

2025年8月，阿里巴巴Qwen团队发布了Qwen-Image-Edit，这是一个基于20B参数Qwen-Image基础模型的专用图像编辑变体。作为当前最先进的AI图像编辑解决方案之一，Qwen-Image-Edit正在重新定义我们对图像编辑的认知边界。

## 技术架构深度解析

### 双重编码机制

Qwen-Image-Edit的核心创新在于其独特的双重编码架构。该模型同时将输入图像输入到两个不同的处理路径：

- **Qwen2.5-VL（视觉语义控制）**：负责理解图像的语义内容和上下文关系
- **VAE Encoder（视觉外观控制）**：负责保持图像的视觉细节和外观特征

这种设计使模型能够在保持语义一致性的同时，维持高度的视觉保真度。

### MMDiT架构

基于Multimodal Diffusion Transformer (MMDiT)架构，Qwen-Image-Edit整合了：

- Qwen2.5-VL多模态大语言模型用于文本条件控制
- Variational AutoEncoder (VAE)用于图像标记化
- MMDiT骨干网络用于联合建模

## 核心功能特性

### 1. 精确文本编辑

Qwen-Image-Edit在文本编辑方面表现出色，支持：
- 双语文本渲染（中英文）
- 复杂文本布局处理
- 字体、颜色、大小的精确控制

### 2. 语义与外观双重编辑

模型能够同时处理：
- **语义编辑**：改变图像的含义和内容
- **外观编辑**：调整图像的视觉效果和风格

### 3. 多图像支持

最新版本的Qwen-Image-Edit-2509增加了多图像编辑支持，可以处理更复杂的编辑场景。

## 技术优势

### 开源与商业化友好

- Apache 2.0许可证，完全开源
- 支持商业使用
- 提供API集成选项

### 性能表现

在多个基准测试中达到SOTA（State-of-the-Art）性能：
- 文本编辑准确率超过95%
- 图像质量保持度达到98%
- 处理速度相比前代提升3倍

## 应用场景

### 1. 创意设计

- 广告海报制作
- 品牌视觉设计
- 产品包装设计

### 2. 内容创作

- 社交媒体图像编辑
- 营销材料制作
- 数字艺术创作

### 3. 商业应用

- 电商产品图编辑
- 建筑效果修改
- 医疗图像标注

## 使用方式

### 在线体验

用户可以通过Qwen Chat平台直接体验，选择"Image Editing"功能即可开始使用。

### API集成

开发者可以通过fal.ai等平台获取API端点，将Qwen-Image-Edit集成到自己的应用中。

### 本地部署

支持ComfyUI等本地部署方案，满足隐私和定制化需求。

## 技术对比

与传统图像编辑工具相比，Qwen-Image-Edit具有明显优势：

| 特性 | Qwen-Image-Edit | Photoshop | DALL-E Edit |
|------|------------------|-----------|-------------|
| 文本编辑 | 优秀 | 良好 | 良好 |
| 语义理解 | 优秀 | 无 | 优秀 |
| 批量处理 | 优秀 | 一般 | 良好 |
| 学习成本 | 低 | 高 | 低 |

## 未来发展方向

### 技术演进

- 更大参数规模版本的开发
- 实时编辑能力的增强
- 3D图像编辑支持

### 生态建设

- 更多第三方工具集成
- 开发者社区建设
- 标准化API规范

## 结论

Qwen-Image-Edit代表了AI图像编辑技术的重大突破。通过其创新的双重编码架构和强大的20B参数规模，它在保持高质量输出的同时，提供了前所未有的编辑灵活性。随着技术的不断发展和生态的完善，Qwen-Image-Edit有望成为下一代图像编辑的标准工具。

对于开发者和内容创作者而言，现在正是深入了解和采用这一技术的最佳时机。无论是在提高工作效率还是创造新的视觉体验方面，Qwen-Image-Edit都展现出了巨大的潜力。

---

*本文基于2025年最新技术资料编写，具体功能可能随版本更新而变化。*

Qwen-Image-Edit: 革命性AI图像编辑技术的全面解析

# AI智能体革命：2025年技术巨头竞相争夺的下一代AI领域

## 引言

2025年，人工智能领域正在经历一场深刻的变革。如果说2023年是大型语言模型的元年，2024年是AI普及年，那么2025年无疑是AI智能体（AI Agents）的爆发年。从OpenAI、Google到Anthropic，各大科技巨头正在激烈竞逐这一被视为下一代AI核心技术的领域。

## AI智能体的崛起背景

AI智能体代表了人工智能发展的重要里程碑。与传统的大型语言模型不同，AI智能体具备了更强大的自主性、推理能力和工具使用能力。它们不再是简单的问答系统，而是能够理解复杂任务、制定执行计划、调用各种工具来完成任务的高级AI系统。

根据IBM的最新洞察，AI智能体已经成为2025年最具创新性的技术叙事。Gartner的2025年AI技术成熟度曲线也明确指出，AI智能体和AI就绪数据是发展最快的技术领域。

## 巨头竞逐格局分析

### OpenAI的战略布局

作为AI领域的领头羊，OpenAI在智能体领域动作频频。从AutoGPT到最新的Computer Use功能，OpenAI正在不断推进其智能体能力。特别是其最新发布的o1和o3模型，为智能体应用提供了强大的推理基础。

### Google的DeepMind优势

Google凭借其DeepMind的深厚技术积累，在智能体领域展现出强大的竞争力。Gemini模型集成了先进的智能体功能，能够处理复杂的多步骤任务。Google还在努力将智能体能力整合到其整个产品生态系统中。

### Anthropic的突破性进展

Anthropic虽然起步较晚，但凭借其Claude系列模型在智能体领域取得了令人瞩目的成就。特别是最新发布的Claude Opus 4.5，在内部测试中表现超越了所有人类工程候选人，这标志着AI智能体能力的重大突破。

更值得关注的是，Anthropic与Snowflake的战略合作，将使AI智能体能够直接在企业受控的数据环境中执行复杂的多步骤分析，这为企业级AI智能体应用开辟了新的可能性。

## 技术框架与生态系统

### 主流智能体框架对比

截至2025年5月，市场上涌现出了众多AI智能体框架，包括：

- **AutoGPT**：最早的开源智能体框架之一
- **LangChain/LangGraph**：提供灵活的智能体开发工具链
- **Microsoft AutoGen**：微软推出的多智能体协作框架
- **CrewAI**：专注于团队协作的智能体系统
- **Goose**：Block公司推出的开源智能体框架

这些框架各有特色，共同推动了AI智能体技术的发展和普及。

### GitHub的整合努力

2025年10月，GitHub推出了Agent HQ平台，这是首次将来自OpenAI、Google、Anthropic、xAI、Cognition等多家公司的智能体统一整合到一个平台。这种标准化和整合大大降低了开发者使用智能体的门槛。

## 实际应用场景

### 企业级应用

AI智能体在企业中的应用前景广阔。从客户服务自动化到复杂的业务流程管理，智能体正在重新定义企业运营方式。Snowflake与Anthropic的合作展示了智能体在数据分析和商业智能领域的巨大潜力。

### 软件开发领域

在软件开发方面，智能体已经能够自主完成代码编写、测试、部署等全流程任务。GitHub的最新数据显示，使用AI智能体辅助开发的团队效率提升了40%以上。

### 个人助手应用

个人AI助手的智能化程度也在不断提升。从简单的日程管理到复杂的项目协调，智能体正在成为人们日常工作和生活中不可或缺的伙伴。

## 挑战与机遇

### 技术挑战

尽管AI智能体发展迅速，但仍面临诸多挑战：

1. **可靠性问题**：智能体在复杂任务中的执行可靠性仍需提升
2. **安全风险**：自主决策带来的安全风险需要有效控制
3. **成本控制**：大规模智能体部署的成本效益仍需优化
4. **伦理考量**：智能体的道德边界和责任界定需要明确

### 未来展望

Anthropic的首席科学家预测，2025年AI智能体将在以下五个方面实现重大突破：

1. **多模态理解能力**：更好地理解和处理文本、图像、音频等多种信息
2. **长期记忆机制**：建立更持久和有效的记忆系统
3. **协作能力**：多个智能体之间的无缝协作
4. **学习能力**：从经验中学习和自我改进
5. **安全性**：更强大的安全防护和风险控制机制

## 结论

AI智能体正在成为2025年最热门的技术话题，各大科技巨头的竞相投入预示着这一技术的重要性和发展潜力。虽然仍面临诸多挑战，但AI智能体无疑将深刻改变我们的生活和工作方式。

对于企业和开发者而言，现在是布局AI智能体技术的最佳时机。无论是在现有产品中集成智能体能力，还是开发专门的智能体应用，都将在这个技术浪潮中获得先发优势。

AI智能体的时代已经到来，这场革命才刚刚开始。

AI智能体革命：2025年技术巨头竞相争夺的下一代AI领域

# GPT-5：OpenAI最新一代人工智能系统的全面解析

## 概述

GPT-5是OpenAI于2025年8月7日正式发布的最新一代人工智能系统，标志着人工智能技术发展的重要里程碑。作为GPT-4的继任者，GPT-5被描述为"我们最好的AI系统"，在多个方面实现了显著的性能突破。

## 发布背景

GPT-5的发布是OpenAI在人工智能领域持续创新的重要成果。根据官方信息，该模型于2025年8月7日正式向公众发布，首先向Team用户推出，随后逐步向Enterprise和Edu用户开放。这一时间点与业界预期相符，体现了OpenAI在产品发布策略上的谨慎和精确。

## 核心技术特性

### 统一系统架构

GPT-5最大的技术突破在于其统一的系统架构。与之前的模型需要在不同专业模型之间切换不同，GPT-5将高级推理、多模态输入处理和任务执行能力整合到单一系统中。这种统一架构使得模型能够智能地判断何时需要快速响应，何时需要进行更深入的思考，从而提供专家级别的回答。

### 性能提升

GPT-5在多个关键领域实现了显著的性能提升：

- **编码能力**：作为编程协作工具，GPT-5能够端到端处理复杂任务，提供更实用的代码、更好的设计，并在调试方面更加有效。
- **数学能力**：在AIME 2025（无工具竞赛级数学）基准测试中，GPT-5（无工具版本）达到了94.6%的准确率，相比o3模型的88.9%有显著提升。
- **推理能力**：在博士级科学问题测试中，GPT-5 Pro（配备Python工具版本）达到了89.4%的准确率。
- **多模态处理**：在视觉感知、健康分析等领域表现出色，能够处理和理解多种类型的数据输入。

### 减少幻觉现象

OpenAI executives表示，GPT-5在减少"幻觉"（即生成虚假或错误信息）方面取得了重要进展。这使得模型的输出更加可靠和准确，为实际应用提供了更好的基础。

## 应用场景

### 软件开发

GPT-5在软件开发领域表现尤为突出：
- 能够生成高质量的代码
- 通过最少的提示生成前端用户界面
- 在复杂编程任务中展现出更强的理解和执行能力
- 提供更好的代码设计和调试支持

### 研究与学术

对于研究人员来说，GPT-5提供了强大的支持：
- 处理复杂的数学和科学问题
- 提供博士级别的科学问题解答
- 支持多模态数据分析和理解
- 辅助学术写作和研究

### 商业应用

在商业环境中，GPT-5的应用前景广阔：
- 产品团队可以利用其改进的多模态和推理能力更快地原型化AI功能
- 企业可以通过其统一的系统架构简化AI集成流程
- 提供更准确的商业分析和决策支持

## 技术基础设施

GPT-5的训练和运行依赖于强大的技术基础设施：
- 由Microsoft的AI基础设施和NVIDIA的最新GPU提供支持
- OpenAI在2024年4月获得了首批NVIDIA H200 GPU，这是从H100的重要升级
- 预计在2025年将进一步优化NVIDIA B100和B200 GPU的使用

## 用户反馈与评价

尽管GPT-5在技术指标上表现优异，但用户反馈呈现出一定的复杂性：

**积极方面：**
- 推理准确性显著提高
- 编程和数学能力明显增强
- 输出质量更加可靠

**需要改进的方面：**
- 一些用户反映响应速度较慢，在复杂任务中可能需要较长的处理时间
- 相比之前的模型，在某些特定场景下可能需要更多的计算资源

## 未来展望

GPT-5的发布为人工智能的发展指明了方向：

1. **统一化趋势**：未来AI模型将更加趋向于统一架构，减少对多个专业模型的依赖
2. **性能持续提升**：在推理、编码、数学等核心能力上将继续改进
3. **应用场景扩展**：随着技术的成熟，应用场景将进一步扩展到更多领域
4. **基础设施优化**：随着硬件技术的发展，模型的性能和效率将进一步提升

## 结论

GPT-5代表了当前人工智能技术的最高水平，其统一的系统架构、显著的性能提升和减少的幻觉现象，为AI的实际应用提供了更强大的基础。尽管在响应速度等方面还有改进空间，但总体而言，GPT-5的发布标志着人工智能技术进入了一个新的发展阶段，为未来的创新和应用奠定了坚实的基础。

随着技术的不断发展和完善，我们可以期待GPT-5及其后续版本在更多领域发挥重要作用，推动人工智能技术在各个行业的深度应用和创新发展。

Blog

2026开年黑科技：Self-Distillation让大模型真正学会「持续学习」

中国AI的开年王炸：DeepSeek的mHC架构如何改写大模型训练规则

2026年AI开年大爆：DeepSeek的mHC如何破解大模型训练的千年难题？

Qwen-Image-Edit: 革命性AI图像编辑技术的全面解析

AI智能体革命：2025年技术巨头竞相争夺的下一代AI领域

GPT-5：OpenAI最新一代人工智能系统的全面解析