主要观点总结
本文介绍了Vercel推出的v0复合模型架构，包括其工作原理、模型表现以及AutoFix模型的训练情况。v0模型通过结合多种技术，提高了代码生成的质量和效率。文章还提到了v0模型家族的使用方式和未来发展方向。
关键观点总结
关键观点1: v0复合模型架构的特点
v0模型结合了检索增强生成（RAG）的专业知识、SOTA大模型的推理能力以及一个定制的流式后处理模型来修bug，提高了代码生成的质量。
关键观点2: v0模型的工作流程
用户通过API使用v0模型，v0模型先进行预处理，然后使用SOTA基础模型进行新内容生成或大改动，最后使用定制的AutoFix模型进行错误检查和修复。
关键观点3: v0模型的表现
Vercel通过评估集测试了v0模型的错误率，并与基础模型进行了对比。v0-1.5-lg在处理超专业领域和多步骤任务时表现出更强的推理能力。
关键观点4: AutoFix模型的训练
Vercel使用全面的评估集和用户反馈来追踪问题，并训练了自家的定制AutoFix模型vercel-autofixer-01，该模型在错误修复方面表现出色。
关键观点5: v0模型家族的使用和未来发展
v0模型家族现在可以通过API和v0.dev使用，Vercel表示他们会继续改进模型输出，未来几个月还会发布新的模型类别。
正文
头部厂商不care特定场景
：人家没那么多精力也没那心思去专门优化"写 Web 应用"这种具体场景。
v0 是专门搞快速、漂亮的全栈 Web 应用的。这就得用上 React、Next.js 这些 不断 进化的框架。闭源大模型几乎是一出来就落后于框架更新了。
开源模型微调倒是灵活点，但目前来看，在 v0 关心的任务上 (尤其是带多模态输入的代码生成)，闭源大模型还是吊打开源模型。
而且，头部大模型也没啥动力去专门优化像"自动修 bug"、"快速编辑代码"这种 Web 应用开发特有的需求。结果就是，就算改个小地方，你也得把需求仔仔细细地喂给它。
Vercel 这套"复合模型架构"，就是要把这些活儿从基础模型里拆出来。
他们能把一个 SOTA 基础模型，跟专门的数据检索、优化的快速编辑流程、还有定制的 AutoFix 模型组合起来，提升输出质量。
这样一来，就算基础大模型换代了，他们也能无缝升级，不用把整个流程推倒重来。用户通过 API 用 v0 模型，实际上就是在用这整套流水线。
(v0 复合模型架构图)
🌲 v0 的"复合模型"具体咋工作的？
1. 预处理 (Pre-processing)
你给 v0 发消息后，它会先做好几步准备工作：
-
系统提示 (System Prompt)
-
上下文维护
：把最近的聊天记录带上，保证对话连贯。老的聊天记录会做个总结，优化上下文窗口。
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RAG 检索
：根据你的问题，从 Vercel 自己的数据集里捞相关信息 (文档、UI 示例、你上传的项目代码、内部知识库等等) 来增强输出。
2. SOTA 基础模型 (State of the art base models)
新内容生成或者大改动，就靠基础模型了。这一般是从当前最顶尖的那波大模型里挑一个，具体用哪个看你选的 v0 模型型号。
小修小改，比如改文字、修语法错误、调整组件顺序，会交给专门优化过速度的
Quick Edit 模型
处理。
因为是复合架构，基础模型可以随时升级替换，整个流程不用重构。比如，
v0-1.0-md
现在用的是 Anthropic 的 Sonnet 3.7，而
v0-1.5-md
用的是 Sonnet 4。
3. 定制 AutoFix 模型 (Custom AutoFix model)
