生成式AI的发展已从基础性突破转向渐进式改进和以应用为中心的创新。随着大型语言模型（LLM）接近学习平台期，公司们现在正专注于提高底层基础设施的效率和优化，并开发实际应用。这包括在智能体编码、检索增强生成（RAG）和键值（KV）缓存优化方面的进展，预示着对于有新想法的构建者来说，这是一个绝佳的机会。 AI
影响 对应用开发和基础设施优化的关注表明，AI领域正在走向成熟，实际效用和效率正成为创新的关键驱动力。
排序理由 该条目讨论了生成式AI发展的现状和未来方向，重点关注从核心研究转向应用和基础设施的转变，这构成了对该行业的评论。
- agentic coding
- Attention Is All You Need
- generative artificial intelligence
- KV cache optimisation
- retrieval-augmented generation
- transformers
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