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AI大模型开发核心技术栈：从框架到部署的全景解析

本文为开发者提供2025年AI大模型开发核心技术栈图谱，解析四大核心支柱技术。基础开发框架含深度学习与AI Agent框架；模型训练与微调有分布式训练、参数高效微调；推理优化含关键技术与主流框架；AI编程辅助工具分主流形态且有发展趋势。

复旦大学与美团LongCat Team联合推出R - HORIZON，它是首个系统性评估与增强LRMs长链推理能力的方法与基准。提出Query Composition方法构建评测基准和训练数据，评测发现主流模型长链推理性能断崖式下降，还分析出三大瓶颈，训练后模型性能双重提升。

大语言模型在开放域问答中有‘幻觉’问题，GraphRAG结合LLM与知识图谱缓解此问题，但现有方法有缺陷。作者提出‘推理并构建’新范式和Relink框架，实验显示其性能领先，对RAG系统设计有启示。

近年来，现有方法难满足游戏视频生成需求。腾讯推出Hunyuan - GameCraft，可基于一张图像和提示词生成游戏交互视频，能精准响应交互信号，保留历史场景信息，不过动作空间待丰富。

2025年上半年AI领域发展加速，编码和多模态能力提升。但模型在综合能力上遇到第二轮瓶颈，编码能力强时通用认知能力‘拉胯’，或与RL阶段使用编程数据有关，红杉新基准或推动模型均衡发展。

Google和UC San Diego合作，将退役Pixel手机拆解成主板组成计算集群，跑教学科研任务。研究表明，旧手机算力仍有价值，可用于轻量任务，还能降低隐含碳，或催生新产业链。

在NeurIPS 2025上，NYU&OpenAI就Human - AI Alignment发布Tutorial。指出当前对齐像打地鼠，根源是将其当成静态、单向的，提出HAA框架，强调多元目标、人类全链路话语权及社会 - 技术系统量化监督。

文章深度解析OIO芯片级光互连技术、挑战与未来。传统电I/O技术有性能受限等问题，OIO能解决大容量芯片I/O扇出难题，是光电融合终极形态。它虽面临量产挑战，但前景好，全球产业力量已集结。

视频模型序列化处理影响推理速度与扩展性，传统token压缩方法在视频理解中有问题。阿里通义实验室与南开联合发布LLaVA - Scissor，用SCC方法和两步时空压缩策略，实验显示其性能优于其他方法。

AI画图速度慢，过往主流加速方法有局限。MrFlow团队提出三阶段流水线，在Qwen - Image等模型上实现10倍以上端到端加速，生成效果好，优势显著，还能与时间步蒸馏叠加，且完整开源。