案例分析：像用户询问“2025年最新人工智能政策”时，该模型首先调用静态知识库，如果信息不足，会触发实时检索并整合结果，确保应答的准确性与时效性。
3. 讯飞星火认知大模型
技术特点：采用增量学习框架，这种模型允许定期注入新数据，比如每月更新的学术论文或政策文件，通过轻量化微调实现知识不断扩展，达到效率与成本的平衡。
三、技术路径对比与未来趋势 1. 技术路径对比维度
更新频率：静态数据模型依赖于版本迭代更新（例如半年更新一次），而动态数据模型则实现了实时或高频更新（分钟级至天级）。
技术实现：静态模型往往是封闭式训练，参数固化，而动态数据模型则采用混合架构（结合静态模型与动态接口或增量学习）。
优势与挑战：静态数据模型具备较高的稳定性和合规性，但受限于知识滞后及场景局限。动态数据模型适应性强，但在数据安全和算力成本上面临较大挑战。
2. 未来趋势
国产AI正朝着“静态基座+动态扩展”的融合模式探索。以DeepSeek为例，该平台通过开源社区吸引开发者贡献数据，形成“数据—算法—场景”的正向循环。同时，政策层面也在推动数据的开放共享，以支持动态模型的合规发展。
四、用户选择建议
在选择问答类AI时，用户应根据实际需求来选择合适的模型：
- 静态数据模型适用场景：适合于进行历史研究、理论分析、法律条文查询等不需要实时信息的咨询。
- 动态数据模型适用场景：适合于金融投资、舆情监测、医疗诊断等需实时信息的领域。
- 查看产品说明中的“数据截止日期”；
- 测试时效性问题（例：“今日人民币汇率”）；
- 确认是否标注数据来源（动态数据通常会注明检索途径）。