多模态应用：把 Vision 能力接进产品
主流大模型都已原生支持图像输入，"看图说话"从玩具变成了产品能力。本文讲清 Vision 模型擅长什么、典型产品场景（文档解析/客服/审核/无障碍），以及工程实现的要点——图片 token 成本、预处理、prompt 设计、局限与坑，帮你判断"这个功能该不该用 Vision"。
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AI 前沿
大模型、多模态、推理模型和 AI 产品趋势
专题
本专题收录 AI 前沿 方向的文章和社区讨论，重点关注真实工程场景、工具选择、实践路径和风险边界。
页面会持续更新，适合作为学习路线、选型参考和技术复盘入口。
Prompt 前缀缓存正确性：版本键、租户隔离与命中验收
命中率上升不代表缓存正确。本文为托管与自建前缀缓存定义作用域、内容身份、授权 epoch、命中复核和跨租户负向测试。
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多模态输入规范化契约：把不可信文件变成可复现模型输入
上传成功不代表媒体可以直接交给模型。本文为图像、音频和视频建立探测、解码、限额、方向与色彩修正、规范化摘要及版本回滚契约。
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模型质量线上线下漂移归因：Cohort、延迟标签与版本证据
离线分数上升而线上满意度下降，可能来自人群变化、标签延迟、Fallback 或多个组件同时换代。本文把曝光、完整运行 Bundle、标签水位和归因窗口冻结成可更正而不可改写的证据。
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模型配对比较的序贯检验：预注册、Peeking 与多重比较控制
每新增几十道题就查看胜率并在显著时停止，会系统性放大假阳性。本文把配对单位、顺序随机化、预定观察点、序贯边界和候选族校正冻结成一次可审计比较。
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pgvector 进阶:向量检索优化
用了 pgvector 但检索慢?本文讲清 pgvector 的性能调优:IVFFlat vs HNSW 索引选型、参数调优(lists/m/ef_search)、混合检索(向量+全文)、元数据过滤先于检索、百万级数据的最佳实践,让 pgvector 跑得又快又准。
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Prompt 会话分配一致性：Bundle 粘性、紧急撤销与旧 Worker Fencing
发布系统选出 Prompt 版本后，请求链仍可能混用 bundle 或继续执行已撤销版本。本文用会话 assignment、单次 permit 和撤销水位封住运行时竞态。
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量化模型回归门禁：用质量切片、性能收益与回滚阈值决定上线
量化成功加载不代表可以上线。本文把候选制品、校准数据、任务质量、长尾切片、延迟吞吐和跨硬件稳定性固化为发布门禁，避免用平均分掩盖局部退化。
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RAG 检索权限控制：先过滤证据，再让模型看到内容
只在生成阶段提示模型不要泄露信息不是权限控制。本文讲解 RAG 的身份上下文、ACL 过滤、缓存隔离、引用验证和越权测试，让模型从一开始就看不到不该看的文档。
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RAG 撤权传播契约：让旧 ACL、缓存与在途回答同时失效
成员移除后只更新身份库并不代表知识已经不可见。本文用授权纪元、决策凭据、失效水位和负向探针约束 RAG 撤权传播窗口。
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RAG 引用溯源设计：让每个结论都能回到证据，而不是附一串链接
RAG 的引用不是答案末尾的装饰链接。本文讲解 claim 到 chunk 的映射、引用粒度、证据覆盖校验、失效处理和用户界面，让答案的可验证性成为系统能力。
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RAG 成本感知检索：在相关性、上下文长度和推理费用之间设预算
RAG 成本不能只看模型 token。本文设计按查询价值、检索路径、重排、上下文大小和缓存命中分配预算的策略，并给出可回退的质量保护线。
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