技术概念

混合专家模型(MoE)

混合专家模型(Mixture of Experts,简称 MoE)是一种稀疏激活的神经网络架构：模型由多个「专家」子网络和一个门控网络(Router)组成，每次推理只激活其中少数专家，从而在扩大模型容量的同时控制计算成本，实现容量与算力的解耦。Mixtral 率先普及了开源 MoE 路线，当前 DeepSeek V4、Llama 4 等主流开源旗舰普遍采用这一架构。

视觉 Transformer(ViT)

视觉 Transformer(Vision Transformer,简称 ViT)把图像切分成小块(Patch),将每个块当作一个 Token 交给 Transformer 编码器处理，打破了卷积网络在视觉领域的垄断。CLIP、LLaVA 等工作在此基础上打通了图文语义对齐，当前多模态大模型的视觉编码部分大多沿用 ViT 思路。重要变体包括 DeiT、Swin Transformer、BEiT、MAE。

多模态模型

多模态模型能同时处理和理解文本、图像、音频、视频等多种数据类型。主流实现路径有三类：编码器-解码器架构(为语言模型外接视觉编码器)、对比学习架构(如 CLIP 的图文对齐)、原生多模态架构(从预训练阶段就混合多种模态数据)。当前一代旗舰如 gpt-5.6-sol、claude-opus-4-8、claude-sonnet-5 均具备多模态能力。典型应用：图像理解与描述、视觉问答、文档与表格解析、图表解读、创意生成。

扩散模型(Diffusion Model)

扩散模型通过「前向加噪 + 反向去噪」学习数据分布：训练时逐步向样本添加噪声，推理时从纯噪声出发逐步还原出高质量的图像、音频或视频。图像生成领域的 Stable Diffusion、Midjourney,以及视频生成方向的 Veo 系列，核心都建立在扩散过程或其变体之上。架构上,DDPM 奠定了理论基础,Latent Diffusion 将去噪过程搬入潜空间大幅降低成本,DiT 用 Transformer 替换 U-Net 成为当前主流骨干。常用控制技术包括 ControlNet、IP-Adapter 与 LoRA 微调。

提示词优化

提示词(Prompt)是与大语言模型交互的关键输入，优化提示词往往比更换模型更能直接提升输出质量。

• 基础原则:指令清晰明确、提供充分上下文、指定输出格式。
• 推荐结构:角色 + 任务 + 输入 + 输出要求 + 示例 + 注意事项。
• 高级技巧:少样本示例(Few-Shot)、思维链(Chain-of-Thought)、角色设定(Role Prompting)、分解复杂任务、要求自我验证。
• 常见误区:表述歧义、任务过于开放、依赖否定指令;尽量用正向指令描述期望行为。