向量引擎

— 最近几天，AI 圈的关键词几乎被几个名字刷屏：GPT 5.5、GPT Image 2、DeepSeek V4、Lovart PSD 分层、AI Gateway、Agent 工作流。 如果只把它们看

一、开篇：这次 AI 热点，不只是模型更强了 最近 AI 圈有一个变化特别明显。 以前大家讨论模型，主要问一句话。 这个模型聪不聪明。 现在大家讨论模型，已经变成另一个问题。 这个模型能不能真正进入工

今天聊一个正在发生，但很多人还没真正反应过来的变化。 AI 不再只是陪你聊天。 它正在变成一个可以接任务、拆任务、调用工具、交付结果的数字执行者。 以前我们问 AI： 帮我写一段文案。 现在我们开始问

​  最近 AI 圈有点像春节高速。 大家都在赶路。 有人在测 GPT Image 2。 有人在追 deepseek v4。 有人在问 GPT5.5 能不能写复杂代码。 ​编辑 还有人凌晨三点还在看报

引言 随着人工智能技术的飞速发展， 各种强大的AI模型层出不穷： 从文本生成到图像合成， 从智能语音到多模态感知， AI已经深入到我们日常工作和生活的方方面面。 但随之而来的问题是， 对于开发者来说，

如果你最近也在做AI项目。 那大概率会有一种共同体感。 不是模型不够强。 而是接模型这件事太容易把人接崩。 你本来只是想做一个简单的AI功能。 结果写着写着。 变成了接口适配。 变成了key管理。 变

向量引擎、GPT Image 2、deepseek v4：api 和 key 到底怎么选，才不在 AI 调用里踩坑 如果你最近也在做 AI 应用，大概率会有一种熟悉的感觉。 模型越来越多。 接口越来越

一、引言：行业背景与技术变革 国内外AI发展态势：技术封锁与自主创新的博弈 产业升级的必由之路：基础设施的自主可控 典型代表：向量引擎在行业中的地位与机遇 论文结构介绍与内容导引 二、国产“向量引擎”

引言：AI圈的“风口跑马灯”——从养虾到养马 过去几年，AI行业经历了“养龙虾”“养虾”的繁荣浪潮： 一季度，大家还沉迷于“养龙虾”——OpenClaw类似的开源大模型生态圈，抢占“养虾”的风口。 转