2022年以来大模型技术及生态发展汇总

1. 代表性大模型及开源模型

• OpenAI 系列

  • GPT-3.5、GPT-4（ChatGPT背后的模型，持续迭代，能力大幅提升）
  • Whisper（语音识别）、DALL·E（图像生成）、Sora（视频生成）

• Google 系列

  • PaLM、PaLM2、Gemini（多模态大模型，支持文本、图片、音频等）
  • Bard（对话产品）

• Meta（Facebook）系列

  • LLaMA、LLaMA 2、LLaMA 3（开源大模型，社区广泛应用）

• Anthropic

  • Claude 1/2/3（对话大模型，强调安全性和可控性）

• 国内主流

  • 百度文心一言（ERNIE Bot）、阿里通义千问、讯飞星火、智谱GLM、商汤日日新、MiniMax、百川、月之暗面Kimi等

• 开源社区

  • MPT、RWKV、Qwen、Yi、ChatGLM、Baichuan、DeepSeek等

2. 关键技术方向

• RAG（检索增强生成）
  结合大模型与知识库/数据库，提升事实性和可控性（如LangChain、LlamaIndex等框架）。

• 多模态大模型
  支持文本、图片、音频、视频等多种输入输出（如GPT-4V、Gemini、Qwen-VL、Sora等）。

• 模型微调与指令微调（Instruction Tuning）
  让大模型更好地理解和执行人类指令，适应特定业务场景。

• Agent/智能体技术
  让大模型具备自主规划、调用工具、执行任务的能力（如AutoGPT、ChatDev、LangGraph等）。

• 多智能体协作（Multi-Agent Collaboration）
  多个AI智能体协同工作，分工合作解决复杂任务。典型项目如 ChatDev、MetaGPT、CrewAI、OpenAgents 等，推动AI从单体智能向群体智能演进。

• MCP协议（Multi-Agent Communication Protocol）
  一种用于多智能体间通信与协作的协议，旨在标准化智能体之间的信息交换和任务协作，提升多智能体系统的可扩展性和互操作性。

• 向量数据库与知识检索
  Milvus、Qdrant、Weaviate、Pinecone等，支撑RAG和知识问答。

• 模型压缩与本地部署
  量化、蒸馏、LoRA等技术，让大模型能在本地或边缘设备运行。

• 安全与可控性
  包括内容过滤、对抗攻击防护、隐私保护等。

3. 生态与开发框架

• LangChain、LlamaIndex、Semantic Kernel、RAGFlow、Haystack：用于快速开发RAG、对话、Agent等AI应用。
• Dify：开源的低代码/无代码 LLM 应用开发平台，支持可视化编排、知识库、RAG、API集成，适合企业和个人快速搭建AI应用。
• HuggingFace Transformers：模型下载、微调、推理的事实标准。
• 向量数据库：Milvus、Qdrant、Weaviate、Pinecone等。

4. 典型应用场景

• 智能问答/客服
• 文档/知识库检索
• 代码生成与辅助编程
• 多模态内容生成（图像、音频、视频）
• 智能体/自动化办公
• 多智能体协作与自动化流程
• 教育、医疗、金融等行业垂直应用

5. 资料推荐

• OpenAI 官方博客
• HuggingFace Model Hub
• Papers With Code - LLM
• 国内大模型导航（收录国内外主流大模型）
• Dify 官网
• LangChain 官网
• LlamaIndex 官网

一句话总结

2022年以来，大模型技术飞速发展，涵盖了模型能力提升、多模态、RAG、Agent、多智能体协作、MCP协议、知识检索、模型压缩与安全等多个方向，生态和应用场景日益丰富，开源与商业化并进。