工程汇报
本栏目对全球各大 AI 模型公司的技术报告进行深度工程范式分析。
每篇分析不是论文摘要复述，而是：
- 设计哲学：这家公司的核心约束是什么，面对约束做了什么架构选择、放弃了什么
- 关键架构决策：注意力/MoE/训练/推理/RL 的具体选型与原因
- 工程范式：这家公司代表哪种路线，和其他公司的差异在哪
- 可复用的工程经验
- Anthropic (Claude) — 安全分层 + 能力分级工程
- ByteDance Seed — 参数效率 + 多模态推理
- DeepMind (Google) — Agentic 能力密度路线
- DeepSeek — 极致推理效率 + 开源路线
- Meta FAIR — 开源生态标杆
- MiniMax — 硬核系统协同设计
- Mistral — Cascade Distillation 小模型路线
- Moonshot / Kimi — 超大 MoE + Agent Swarm
- OpenAI — 统一推理模型路线
- Qwen (阿里) — 极致参数效率 MoE
- 小米 MiMo — MoE 路由 + 长上下文
- 智谱 Zhipu — 系统架构师路线
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