模型上下文协议（MCP）是什么？为什么 2026 年几乎所有 Agent 平台都在接它
模型上下文协议（MCP，Model Context Protocol）可以理解成 AI 应用和外部工具之间的一种通用接线规范。它的目标不是替代 API，而是让模型、客户端和工具服务之间少做一层层定制对接。所以 2026 年它会突然变成热词，不是因为概念新，而是因为 Agent 产品开始大规模需要“稳...
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KV Cache 是什么？为什么一聊大模型推理加速和长对话成本，就总会提到它
KV Cache 是 Transformer 推理阶段里非常关键的一层缓存机制。简单说，它会把模型已经算过的一部分 Key 和 Value 先存起来，后面继续生成时直接复用，而不是每次都从头重算。也正因为这样，只要一谈到长对话、长上下文和推理速度，KV Cache 几乎一定会出现。 它为什么能加速 ...
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长上下文压缩（Context Compression）是什么？为什么模型上下文越来越长，它反而更重要
长上下文压缩说的不是简单删字，而是把长材料里的关键信息尽量保留下来，用更短、更可喂给模型的形式重新组织。这个概念会越来越重要，恰恰是因为上下文窗口越来越长了。窗口变大不代表你就该什么都往里塞，真正的问题变成：哪些内容值得保留，哪些只是占位置。 为什么“窗口更长”反而让压缩更关键 - 长材料一旦全塞进...
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语音到语音（Speech-to-Speech）是什么？为什么它被认为比“语音转文字再播报”更接近自然对话
语音到语音，通常指模型直接从语音输入到语音输出完成理解和生成，而不是先把声音转成文字、再把文字交给语言模型、最后再转回语音。它之所以越来越热，是因为这种路线更接近人类真实对话，也更有机会保留语气、停顿、情绪和说话风格。 它和传统语音链路差在哪 传统路线是 ASR 加 LLM 再加 TTS，优点是模块...
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多模态代理（Multimodal Agent）是什么？为什么“能看、能听、能做”的 Agent 越来越受关注
多模态代理指的不是只能处理文字的 Agent，而是能同时接收和利用图像、语音、界面状态、文档甚至视频等多种输入，再结合工具调用和任务规划去执行动作。它最近越来越受关注，是因为很多真实任务根本不只发生在文本里，Agent 要真能干活，就得先“看得见、听得懂、再动得了”。 它为什么比普通聊天代理更难 -...
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Diffusion LLM 是什么？为什么它总被拿来挑战 Transformer 的自回归路线
Diffusion LLM 可以理解成把“扩散模型”的一些核心思路搬到语言模型里，用逐步去噪、逐步修正的方式生成文本，而不是像传统自回归模型那样一个 token 一个 token 往后写。它最近常被提起，不是因为已经全面取代 Transformer 路线，而是因为行业一直在找别的文本生成范式，看看能...
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Physical AI 是什么？为什么 2026 年它几乎成了机器人领域最热词之一
Physical AI 通常指让 AI 不只理解文字、图片和语音，还能进入物理世界去感知、预测、规划和执行动作。它会成为 2026 年机器人圈的高频热词，是因为大家开始更明确地把“会和真实环境互动的 AI”单独拎出来，而不再把它简单算作普通大模型的延伸。 它和一般意义上的生成式 AI 有什么不同 生...
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稀疏注意力（Sparse Attention）是什么？为什么长上下文和推理成本问题总会谈到它
稀疏注意力可以简单理解成：不是让每个 token 都去看所有 token，而是有选择地只看其中一部分。这个词会反复出现在长上下文和推理成本讨论里，是因为标准全注意力虽然强，但一旦上下文特别长，计算和显存成本就会涨得很快。 为什么“全看一遍”会越来越贵 在标准注意力里，文本越长，彼此之间需要计算的关系...
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