大语言模型

大模型能力越来越强，但在真实制作流程中，最大的问题往往不是不会做，而是没有人最看重的责任感。模型可以不断道歉，却不会真正承担后果。本文从模型谄媚、信任校准、Agent 可靠性和多 Agent 惩罚机制出发，讨论为什么责任感不能靠话术模拟，而要靠验证、审计、权限和外部激励系统来约束。

面向不同应用场景的大语言模型选择指南，通过对照表横向比较 Qwen、Llama、LLaVA、GPT-OSS 等主流开源模型在推理、编程、长文本、多模态与边缘部署等场景下的适用性。

DeepSeek-R1采用MoE架构，总参数671B，通过强化学习实现强大推理能力，在数学、编程等任务上媲美闭源模型。详解其技术架构、性能表现及应用场景。