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近日，腾讯云开发者社区发布了《2026 AI大模型技术全景与开发者进阶白皮书》，全面梳理了当前AI大模型的技术发展现状和未来趋势，为开发者提供了宝贵的技术参考。
白皮书首先回顾了近年来大语言模型的发展历程。从GPT到Claude，从文心一言到通义千问，大模型在参数规模、推理能力、多模态理解等方面都取得了长足进步。
在模型架构方面，白皮书指出Transformer架构仍然是当前的主流选择，但各种改进方案不断涌现。混合专家模型（MoE）、高效注意力机制、模型压缩等技术正在被广泛应用。
训练方法的创新也是白皮书关注的重点。RLHF（人类反馈强化学习）、Constitutional AI等训练范式让模型的输出更加安全可控。合成数据技术的应用在一定程度上缓解了高质量训练数据不足的问题。
关于推理优化，白皮书介绍了多种降低推理成本的技术，包括量化、蒸馏、投机解码等。这些技术使得大模型能够在资源受限的环境中高效运行。
对于开发者，白皮书建议关注端侧AI、多模态Agent、垂直领域应用等方向，这些领域存在较多的创新机会。
白皮书最后指出，AI大模型技术仍在快速演进中，开发者需要持续学习才能跟上技术发展的步伐。
