Wan2.1是一款基于扩散Transformer架构的视频生成模型，采用全时空并行建模，生成质量领先。然而，全局扩散模型在长视频推理中面临显存和计算复杂度膨胀、固定长度假设及流式推理难题。Self-Forcing引入因果自回归生成，通过逐块生成和KV缓存机制，显著降低首帧延迟，支持实时生成，为长视频和流式推理提供新路径。

X开源了内容推荐的召回和精排模型代码，展示了其Feed推荐系统的透明性。召回模型采用双塔结构，用户塔使用Transformer处理用户特征和行为序列，内容塔则用MLP处理帖子信息。精排模型同样基于Transformer，引入候选隔离机制，确保候选间互不影响。两阶段模型分别负责海量候选的初步筛选和精细排序，最终选出用户最感兴趣的帖子。

推荐系统重排环节通过生成式模型优化序列推荐效果。非自回归模型实现快速并行推理，自回归模型增强上下文依赖，结合MTP技术提升推理效率。工程上采用GPU加速和KV缓存优化性能。未来规划构建端到端生成架构，融合强化学习实现全局优化，突破质量-延迟-多样性瓶颈，推动AIGC与推荐系统深度结合。

喜马拉雅采用生成式推荐技术优化音频内容分发，解决了长音频反馈密度低、冷启动难等痛点。通过Transformer架构捕捉用户行为序列，显著提升内容分发效率和用户留存。生成式推荐模型在首页和播放页场景中全量上线，验证了其在音频推荐场景中的技术价值与业务潜力。

Transformer架构以注意力机制为核心，突破了RNN的串行计算局限，实现了高效的并行训练。通过向量表示和注意力矩阵，Transformer能捕捉丰富的上下文信息，优化模型性能。KV Cache技术的引入进一步提升了推理效率，减少了重复计算。未来，Transformer可能迈向Post-Transformer时代，结合物理世界体验，推动AGI的发展。

神经网络是AI的核心，通过模拟大脑神经元进行学习和预测。大模型基于神经网络，处理自然语言时需分词、向量化，并通过Transformer等架构融合上下文信息。训练过程中，模型通过损失函数更新参数，利用自监督学习优化性能。AI浪潮下，GPU并行计算成为基础设施，推动大模型发展。RAG等技术的应用，增强了模型的实时数据处理能力。

AI技术正从实验室走向生活，涵盖机器学习、深度学习和大模型等核心概念。Transformer架构成为现代大模型基石，通过注意力机制高效处理文本。优化技术如MOE、量化和微调让AI更轻量实用。从基础理论到落地应用，AI已融入聊天、办公、编程等场景，理解其底层逻辑能让复杂概念更清晰。掌握这些知识，轻松看透AI技术的核心价值。

探索大模型技术之旅：从Transformer架构到预训练微调，再到参数规模与模型能力的关系，揭示了现代AI的核心原理。涌现能力的突现性、不可预测性和临界性，展示了AI系统的复杂动力学。MoE架构通过稀疏激活实现效率与性能的平衡，稀疏模型则代表了未来超大规模模型的发展方向。这些技术共同推动了大模型的广泛应用与创新。

KVCache在大模型推理中逐渐升级为系统级基础设施，面临高维配置空间的优化挑战。阿里云推出Tair-KVCache-HiSim，首个分布式多级KVCache管理仿真工具，通过全链路建模实现高精度性能预测，支持计算选型、存储规划与调度策略协同优化，显著降低推理性能评估成本，助力智能化推理系统设计与部署。

阿里云即将开源企业级全局KVCache管理服务Tair KVCache Manager，专为Agentic AI设计。该服务通过高性能网络解耦算力与存储，支持PB级KVCache池化，具备动态伸缩、多租户隔离等能力，兼容主流推理引擎。架构上采用中心化元数据管理，抽象LLM语义接口，并集成多种存储后端，显著提升大模型推理性能与资源利用率。

推荐系统面临日志驱动范式的瓶颈，ReaSeq框架引入大语言模型，突破两大局限：丰富外部知识、捕捉日志外兴趣。通过推理增强表征与生成式行为推理，ReaSeq提升商品表征质量和用户兴趣感知能力，显著优化CTR模型性能，实现电商场景点击与转化指标的全面提升。

阿里云Tair KVCache团队与SGLang社区合作，针对大模型推理中的显存与计算瓶颈，提出了混合架构模型支持方案。通过双内存池设计、状态快照技术及推测解码适配，解决了Transformer与Mamba模型的内存管理冲突，显著提升了推理效率。实测Qwen3-Next等混合模型在SGLang上表现出色，为大规模推理提供了高效、可靠的技术支持。

NLP领域的核心在于构建理解语言序列与上下文依赖的模型。RNN及其变体虽一度主导，但序列递归处理存在不可并行化与长距离依赖丢失问题。Transformer以注意力机制实现全局并行，突破递归限制，依赖Q、K、V捕捉词间关系，多头设计提升表达力。随着模型规模扩大，MHA、MQA、GQA、MLA等变体在性能与资源间寻求平衡，FlashAttention等工程优化则释放了计算潜力。

转转利用AI大模型技术实现大数据治理中的自动安全打标，通过优化提示词、分批次处理、重计算等手段提升准确率。AI打标支持表和字段粒度，自动化流程降低成本，提高效率。未来规划包括覆盖全业务数据源、优化响应速度及自适应多数据源表优化服务，推动数据治理智能化发展。

转转利用AI大模型技术实现数据安全自动打标，解决了人工打标效率低、主观性强的问题。通过统一元数据管理、优化Prompt提示词和分批次处理，准确率显著提升。技术方案包含架构设计、工作流优化和二阶计算逻辑，支持表和字段级打标，并自动捕获元数据变更。未来将扩展多数据源兼容，持续优化响应速度，推动数据治理智能化升级。

大语言模型训练中，激活值显存开销随序列长度二次方增长，成为核心瓶颈。细粒度激活卸载方案通过模块级卸载、计算-卸载重叠、全场景兼容设计，优化内存与性能平衡。实验显示，该方案在DeepSeek-V3等模型上以1%-2%吞吐损失换取10%-35%内存收益，或保证极致内存收益同时提升7%-10%吞吐性能，为千亿级模型、长序列训练提供高效内存解决方案。