大模型技术演进 - 大模型作为产业变革核心引擎，通过RAG、Agent与多模态技术重塑AI与现实的交互边界，推动行业从效率革新迈向业务重构 [1][2] - RAG突破大模型静态知识边界，解决数据时效性、隐私安全与专业适配等关键难题 [2][12] - Agent重构人机协作范式，具备自主决策与多任务协同能力 [2][5] - 多模态大模型解锁复杂场景落地潜力，实现跨模态语义理解 [2][6] RAG技术 - RAG通过外挂实时知识库解决大模型知识固定、数据隐私、可解释性及成本优化问题 [12][14][15][16] - 相比传统生成模型，RAG支持动态知识更新、答案可追溯至检索文档，适用于需事实性支持的场景 [17][19] - RAG构建面临文本向量化、多模态文档处理及可控检索等挑战，需优化分块策略与检索架构 [20][21][23][27] - 未来方向包括多模态文档统一处理范式与记忆驱动RAG，后者利用LLM的KV缓存实现动态索引 [28][32][34] Agent技术 - Agent通过感知层、决策层、执行层形成自主性系统，结合LLM、规划与工具实现复杂任务处理 [39][42] - 分为自主智能体（任务执行）与生成智能体（内容创作），MetaGPT和AutoGen为当前主流框架 [44][49][50][52] - Multi-Agent系统通过分布式协作解决非线性动态任务，提升容错能力与资源管理效率 [53][56][58] - 行业应用需突破任务解构、动态环境适应及价值观对齐等难点，采用元学习、联邦学习等技术优化 [59][62][63] 多模态大模型 - 紫东太初项目将目标检测、分割等CV任务统一到图文大模型，增强局部感知能力，在RefCOCO等任务中精度超越专有模型 [67][69][73][74] - 360研究院开放世界目标检测技术提升图像理解与语义融合能力，应用于自动驾驶等领域 [78][79][83] - 腾讯视频号审核系统融合多模态内容理解与文本RAG，通过垂类大模型与分甬道审核提升效率 [84][85][88][92][96] 未来趋势 - 算法层面向全模态能力发展，产品层面涌现人机协同复杂系统，领域层面与垂类场景深度结合 [98][100][103] - RAG、Agent与多模态将深度融合，形成感知-认知-决策闭环，催生手术机器人等新一代产业智能体 [100]