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聊聊AI应用架构演进
本文按AI应用架构演进路线，介绍每次演进增加的架构内容及相关技术，涵盖从简易架构到Agent模式等各阶段，还提及监控、推理性能优化等，助读者整理新技术，为探讨AI与传统应用架构异同做调研。
多模态扩散模型开始爆发，这次是高速可控还能学习推理的LaViDa
近期基于扩散模型的视觉 - 语言模型 LaViDa 出现，它继承扩散语言模型优点。与自回归模型不同，扩散模型能并行、处理双向上下文。LaViDa 在多任务测试有竞争力，推理蒸馏和文本填空表现好，还能权衡速度与质量。
AI开始替人类调用AI！token用量已是人类5.2倍
据OpenRouter统计，截至8月10日，Agent类token用量半年涨14倍，人类仅2.8倍。差距源于用法差异，虽智能体部分token计价低，但用量大仍烧钱。省钱关键在配套，且智能体任务验收缺人手。
大模型一年内就会吞噬 Harness！Google AI Studio负责人：深耕垂直领域才是创业公司唯一生路
Google AI Studio负责人Logan认为，大模型一年内将吞噬Harness，90%的Agent中间件公司最多存活12个月。创业公司应深耕垂直领域，Google用Anti - Gravity平台串联产品，推动智能体发展，且模型后训练潜力巨大。
最新！Karpathy：Vibe Coding只是抬高了地板，真正的战场在这里
Andrej Karpathy在AI Ascent 2026上与红杉合伙人对话，分享自提出“vibe coding”一年来的变化。谈到技术转变、Software 3.0、模型“锯齿状”特征等，还区分了vibe coding和agentic engineering，指出人类需保留品味、判断力等。
上下文就是一切！行业热议话题：提示工程是否应该改名
AI圈热议提示工程是否应改名“上下文工程”。Shopify CEO等发表看法，指出其在LLM应用和AI Agent构建中很重要，还分析了重要性、优化方法，给出实践经验，强调要在性能、成本和准确性间平衡。
阿里Qwen3技术报告核心要点解读！
阿里Qwen3技术报告发布，披露模型架构、预训练及后训练等技术细节。其有密集与混合专家两种模型架构，预训练数据量和语种增多，后训练采用强到弱蒸馏提升性能，各模型表现优异。
我的 AI 原生开发流程：一个真实案例的完整复盘
作者复盘用 AI 给 App 加新功能的开发流程，指出 AI 原生开发本质还是传统流程，但执行主体从人变成 Agent，人是指挥官，确认决策；各环节有变化，文档更重要，大部分开发类 Skills 没必要。
DeepSeek之后，中国AI「自己出题」杀进Nature通讯！全球仅4家
一家成立不到两年的香港AI公司维纳智能，不堆参数、不依赖人工标注，靠让大模型自动生成高精度推理数据登上Nature通讯。其技术可解决Agent泛滥的困局，还推出特色产品，业务增长快。
Claude/Codex又爆猛烧钱bug，随时准备烧空你的额度，官方躺平不修复。
Claude、Codex这两个用户量大的Agent产品，存在官方不修复的烧钱bug。往会话贴的图片以base64存于session历史，反复重发计费，严重时会话废掉，官方此前也对类似问题不作为。