新闻资讯7
MiniMax研讨会:长上下文与混合架构成焦点
Founder Park
AI 摘要
MiniMax技术研讨会指出,RL在有限上下文下能赋予模型新能力,只在数学和代码上训练易致幻觉,长上下文是Agent变革点,混合架构将成主流,还分享推理实践及M1相关问题解答。
阅读原文 · Founder Park
MiniMax 技术闭门会分享:长上下文是 Agent 的 Game Changer
MiniMax 7月10日举办M1技术研讨会,探讨模型架构创新等领域。会议围绕RL能否赋予模型新能力、预训练价值等展开,指出长上下文是Agent的Game changer,混合架构将成主流,还分享了混合架构推理实践及M1相关问答。

关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
推荐文章9
Kimi与DeepSeek同现大模型架构图
本文梳理大模型Attention架构从分流到重组的变迁路径,以MiniMax多次架构调整、GLM-5.3-Flash融合Kimi与DeepSeek技术路线的案例,分析大模型研发的平衡逻辑与行业竞争力核心。
AI科技评论
算法论文8
小偏差为何带偏大模型RL训练
本文解读Together AI的新算法论文,讲解大模型强化学习中,采样端与训练端的微小偏差如何累积放大导致训练跑偏,介绍Score Centering校正方法的原理、效果与应用边界。
深度学习自然语言处理
新闻资讯8
罗福莉剧透小米MiMo v3新架构
小米罗福莉提前剧透MiMo v3核心新架构HySparse2,该架构针对Agent多轮任务中长上下文输入处理成本高的痛点优化,相关论文已公开,模型尚未正式发布,文中披露了架构设计与实验效果数据。
量子位
开源动态9
小米6天烧2000万拿下开源第一大模型
本文报道小米开启史无前例的大模型训练直播,6天花费约2344万元完成MiMo-V2.6系列强化学习训练,训练出的MiMo-V2.6-Pro登顶开源大模型第一,全套技术资源全部开源,引发AI行业热议。
量子位