模型图谱

文本、视觉、音乐、多模态、机器人，以及 Embedding 与向量库

基础系列模型图谱前沿技术实战案例

文本模型全景：从 GPT 到 DeepSeek 的开源格局

大语言模型的能力边界、主流产品对比、开源 vs 闭源——2026 年文本模型生态一张图讲清。

视觉模型：从「看懂图片」到「生成世界」

CLIP、GPT-4V、Stable Diffusion、Sora——视觉 AI 的两条路线（理解 vs 生成）及工程应用。

音乐与音频模型：从 Whisper 到 Suno

语音识别、语音合成、音乐生成——音频 AI 的三条产品线，各自的技术原理和落地案例。

04 Lv.4 专业向

原生多模态：统一模型架构的现在与未来

从「流水线拼接」到「Any-to-Any」——GPT-4o、Gemini、Chameleon 的统一多模态架构深度解析。

机器人与 AI：从 LLM 到 VLA 模型

具身智能、VLA 模型、Sim-to-Real——AI 怎么让机器人「理解世界并行动」？2026 年现状与瓶颈。

Embedding 与向量数据库：AI 的「记忆层」

Embedding 如何工作、向量库如何存储与检索，以及在 RAG、语义搜索、推荐中的应用——涵盖 Pinecone、pgvector、Chroma 与真实案例。