本文详细对比了模型训练与微调两种大模型技术路径的区别。模型训练从零开始构建基础模型，需要海量数据、强大计算资源和长时间，成本高；而微调基于预训练模型进行特定领域训练，成本低、时间短、技术门槛低。文章探讨了两种方法的技术特点、应用场景和选择策略，帮助开发者和企业根据资源条件高效打造专属AI助手。

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DeepSeek-V3.2-Exp创新采用稀疏注意力(DSA)机制，通过"闪电索引器"将计算复杂度从O(L²)降至O(Lk)，实现推理速度提升2-3倍，成本降低超50%。两阶段训练流程确保DSA有效整合，在编码和代理任务上表现更优，为AI效率提升提供新思路。

DeepSeek-V3.2-Exp创新采用稀疏注意力(DSA)机制，通过"闪电索引器"将计算复杂度从O(L²)降至O(Lk)，实现推理速度提升2-3倍，成本降低超50%。两阶段训练流程确保DSA有效整合，在编码和代理任务上表现更优，为AI效率提升提供新思路。

文章介绍大模型Agent应用构建方法，核心是Application+Agent+MCP架构。详述了构建流程：首先设置功能丰富的应用程序作为基础；然后进行Agent集成设计，包括智能化设计(模型选择、上下文优化)、交互设计(引入人为监督)和MCP设计；最后实现Agent开发，采用Task Splitter和Task Executor架构，通过Human-in-the-loop机制确保任务执行可靠性。

文章介绍大模型Agent应用构建方法，核心是Application+Agent+MCP架构。详述了构建流程：首先设置功能丰富的应用程序作为基础；然后进行Agent集成设计，包括智能化设计(模型选择、上下文优化)、交互设计(引入人为监督)和MCP设计；最后实现Agent开发，采用Task Splitter和Task Executor架构，通过Human-in-the-loop机制确保任务执行可靠性。

文章深入分析了Agent框架的设计思路与构建难点，强调构建可靠Agent系统的核心在于确保大模型获得适当上下文。文章区分了工作流与Agent的不同，指出生产环境中的Agent系统多为两者的混合。作者批评了OpenAI的观点，对比了各类Agent框架，并介绍了LangGraph作为编排框架的价值。文章认为Agent抽象虽能降低入门门槛，但可能模糊关键细节，影响系统可靠性。

文章深入分析了Agent框架的设计思路与构建难点，强调构建可靠Agent系统的核心在于确保大模型获得适当上下文。文章区分了工作流与Agent的不同，指出生产环境中的Agent系统多为两者的混合。作者批评了OpenAI的观点，对比了各类Agent框架，并介绍了LangGraph作为编排框架的价值。文章认为Agent抽象虽能降低入门门槛，但可能模糊关键细节，影响系统可靠性。

这篇研报探讨了中国工业大模型行业的发展现状、市场格局、面临的挑战及未来发展趋势。核心观点如下：工业大模型正处于萌芽阶段，具有不可解释性和幻觉不可消除等特征。工业大模型与工业互联网平台玩家重合度高，市场产品和服务形式尚在探索中。大模型落地工业的探索聚焦于偏运营的、具有一定容错能力的场景。工业大模型的成长路径可能借鉴工业互联网平台，但也面临诸多不确定性。大模型落地工业的主要挑战包括模型、数据、应用和商

最近看到的一个开源的提示词编排平台，音同「毕昇」，项目介绍说 「“毕昇”是活字印刷术的发明人，活字印刷术为人类知识的传递起到了巨大的推动作用。我们希望“毕昇”同样能够为智能应用的广泛落地提供有力的支撑」。看了下团队团队前身为国内人工智能独角兽企业第四范式的智能文档产品事业部，后根据发展需要进行业务独立拆分与运营，专注于非结构化数据的价值挖掘、信息处理自动化与数据即服务，第四范式在 AI 行业深耕多