为什么模型能力很强，Demo 仍难进入生产？
因为业务需要成千上万次稳定运行，而真实系统存在输入格式不统一、长视频超上下文窗口、生成结果波动、失败定位与重试成本等问题。
模型再强，为什么 Demo 还是进不了生产？
资讯摘要
随着模型能力越来越强，真正卡住业务落地的，往往已经不是“模型行不行”，而是它能否稳定运行一万次、被不同团队复用，并持续产出可衡量的结果。
AI 摘要
文章为火山引擎数智平台算法工程师在 Lance 开发者沙龙上海站的演讲整理，讨论模型能力与生产落地之间的差距，提出可用三台阶、三条鸿沟，并介绍 LAS 多模态算子体系的四层全景、150+ 算子和工作流编排，以及具身智能、电商素材、视频投流三个规模化案例。
AI 问答
LAS 将生产化瓶颈归纳为哪三条鸿沟？
模型能力鸿沟、工程链路鸿沟、效果确定性鸿沟。
文章介绍了哪三个规模化落地案例？
具身智能训练数据处理、电商爆款素材复刻、视频投流与出海本地化。
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