随着Transformer架构自2017年问世以来，AI大模型技术已从单一文本处理向多模态融合、推理优化与代理系统集成方向快速演进。2026年作为技术从实验向实用化转型的关键节点，行业正面临从参数规模竞赛转向效率优化与可靠性提升的深刻变革。当前大模型开发面临三大核心挑战：计算复杂度高导致训练成本居高不下，长上下文处理存在技术瓶颈，以及模型幻觉与可靠性不足等问题，这些痛点使得企业在独立开展大模型项目时面临技术门槛高、资源投入大、落地周期长等困难。
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