模型层与应用层的边界正在模糊

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本文还有另一个标题：《站在下一代LLM应用设计的门口（2）》，也就是回答  站在下一代LLM应用设计的门口  中当时还不清楚的一些问题。没读过该文的读者可以先阅读那篇文章，再来对比这篇。不过最近两个月我写的内容不少，要跟上我的思路需要补的阅读量压力越来越大了。 本文同样是一篇短文，罗列了几个碎片的视角。 1、回顾2024.12-2025.2 现在翻看我2024.12时候的文章，感觉恍如隔世，在当时对未来技术走向还看不清楚。 对于LLM生态的人来说，过去3个月有几个主要的事件： OpenAI的12月马拉松发布会，虽然过程很拖沓，但回顾来看有两组重要的发布：o1正式版+RFT、o3的预告。 DeepSeek R1的发布和爆火，大家终于有了一个高性价比的推理模型可用，以及由此带来的RL post-training/RFT方案复现热潮。 OpenAI发布o3+RFT的Agent——Deep Research，并宣布o3未来不 ………………………………