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今天，硅谷一篇长文《The next biggest moat in AI》刷屏了，作者是 Foundation Capital 合伙人、前麦肯锡咨询师 Jaya Gupta。这篇文章在 X 上 12 小时获得了130万阅读，被一群创始人和打工人同时转发，原因是它同时提供了两套视角：

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研究者开始尝试让 MoA 变稀疏。例如，一些方法如 Sparse MoA 会先让模型池中的所有模型生成回答，再通过额外的评审模型进行打分和筛选，只保留一部分模型进入后续协作。这样虽然减少了后续融合的负担，但本质上仍然绕不开一个问题：为了决定该选谁，系统还是得先让所有模型都推理一遍。

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如果你正在开发Agent产品，一定听过或用过Mixture-of-Agents（MoA）架构。这个让多个AI模型协作解决复杂问题的框架，理论上能够集众家之长，实际使用中却让人又爱又恨：

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随着大语言模型在长文本场景下的需求不断涌现，其核心的注意力机制（Attention Mechanism）也获得了非常多的关注。

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文字、图片、视频，万物皆可动漫化！

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视频的次元壁就这么被打破了。在 AI 的加持下，一张照片可以千变万化，其实视频也能。