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最近一個明顯的變化正在發生：AI領域的競爭重心不再是"參數堆得有多大"，而是轉向了"系統能不能真正跑得穩"。
這背後問的其實是幾個實打實的問題——
在生產環境能否持續穩定地復現結果？不因為某次輸入就崩潰或漂移？能否接受外部審計和約束，支持多個智能體之間的協作？
就拿最近關注的一些技術方向來看，真正有潛力的項目不是在無限增加模型參數，而是把推理、智能體協作和評估體系打造成真正的工程系統——從黑盒走向可控、可審計、可擴展。更難得的是，还坚持走开源这条路，让社区能参与优化和验证。
這種從"參數競賽"到"系統可靠性"的轉變，或許才是未來AI應用的分水嶺。