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原生多模态（Natively Multimodal）
一出生就五感俱全——图片、音频、文字在训练时就是一个模型的“母语”，而不是给文字模型外挂翻译器，实时语音都靠它。…
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量化感知训练（QAT）
训练时就“按压缩后的样子练”——把量化误差放进训练循环，模型提前适应低精度，端侧部署前的深度压缩选项。…
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评测基准（Benchmark）
给 AI 出的“统一考卷”——MMLU 考知识、HumanEval 考代码，新闻里“模型得分超越谁”用的都是这些卷子。也催生了“刷榜”这个行业词。…
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MCP（模型上下文协议）
AI 世界的“USB 接口”——以前每接一个工具都要定做一根线，MCP 定了统一插口：AI 一次接入，所有支持的工具即插即用。2025 年起的事实标准。…
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盲测评估（Blind Evaluation）
撕掉标签再打分——评审不知道回答来自哪个模型，位置与品牌偏见少一半，竞技场与企业选型都在用的公平手段。…
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语音合成（TTS）
让机器“开口说话”——把文字变成自然人声，导航播报、有声书、AI 客服背后都是它。顶尖产品的合成音已难辨真伪。…
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AI 网关（AI Gateway）
大模型流量的“总闸门”——鉴权限流、路由切换、用量记账一处管齐，多模型混用的团队几乎都会长出这一层。…
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Multimodal（多模态）
能看图、听声、看视频的 AI 就是多模态模型。发截图问报错、拍照片认植物、语音对话，都靠它。这条词条讲清它和纯文字模型的差别，以及“看图”这件事上它还会犯哪些错…
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