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文章：多模型 AI、路由与编排
通俗解释多模型 AI 背后的一整套技术——路由、共识、N 选一最优、验证、RAG、记忆、上下文包，以及在自有硬件上运行开放权重模型，聚焦实际使用中最容易犯难的取舍。
最近核实:
选一个主题
- 什么是多模型 AI？在一个工作流里用多个模型，而不是固定用一个。
- 什么是 LLM 编排？决定哪个模型运行、以什么顺序运行、输出如何处理的那一层。
- 什么是 AI 模型路由？按任务、成本、隐私或延迟，把每个请求发给挑选出来的模型。
- 什么是模型间的回退？第一个模型宕机、被限速或拒绝时应该发生什么。
- 什么是 AI 模型共识？把同一个问题问多个模型，把它们的一致意见当作信号。
- 什么是「N 选一最优」？生成多个候选答案，留下最好的一个。
- 什么是 AI 裁判？用一个模型给其他模型的答案打分——以及这在哪里会失效。
- 什么是 AI 答案验证？用生成答案的模型以外的东西来核实这个答案。
- 什么是上下文窗口？单次请求的工作记忆——以及它为什么不是记忆。
- 什么是检索增强生成？检索你自己的文档，摆到模型面前。
- 什么是 AI 助手的记忆？对话之间会留下什么，代价是什么。
- 什么是上下文包？你有意附加到对话中的、可重复使用的上下文包。
- 什么是本地 AI？在你自己掌控的硬件上运行模型——实际会改变什么。
- 什么是开放权重模型？权重可以下载的模型——「开放」意味着什么，不意味着什么。
- 什么是自托管 AI？自己运行整个应用，而不只是模型。
- Ollama 还是 llama.cpp本地运行开放权重模型的两种方式，各自适合什么场景。
- 云端 AI 还是本地 AI真正的取舍：能力与便利，对上掌控力与成本形态。
- AI 智能体还是聊天机器人回答你和替你行动之间的区别。