在人工智能引擎选型上，通用大模型、垂直模型与混合架构的分化更明显。通用大模型适合多栏目、多模态、快速试错的内容生产场景，优势是覆盖面广、迁移快，但日常维
阅读全文进入2026年，推理硬件格局更像“分工协作”而不是“单点替代”。GPU仍然是通用性最强的主力，模型覆盖广、框架支持成熟，适合多模型并行和快速上线；NPU
查看详情从成本结构看，三种路线差别很大。云侧推理的好处是前期投入低、上线快、统一管理轻松，适合先验证业务价值；但持续成本通常和调用量、带宽、存储强相关，规模起来
查看详情看评分项时，先判断“可验证性”而不是“文字完整性”。商务资质部分容易被过度包装，重点要核对资质与本项目边界是否一致，例如是通用软件能力还是视觉智能交付能
查看详情这一变化的根本原因，是房产内容的复杂性与时效性同时上升。一方面，用户对户型、动线、采光、总价构成等信息的理解门槛并不低，单纯“带看式”拍摄难以完整传达；
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