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8种LLM架构设计大比拼：从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2，究竟有啥不同

文章对比了8种LLM架构设计，如DeepSeek-V3、OLMo 2等。介绍各模型关键技术，像DeepSeek-V3的多头潜在注意力和混合专家架构，还分析不同设计对性能、效率的影响，助读者了解LLM架构差异。

传统多模态模型处理复杂视觉推理能力不足，OVR团队以Qwen2.5 - VL - 7B为基础构建开源强化学习框架，成果模型OVR在12个基准测试刷新记录，揭示认知行为跨模态迁移三条黄金定律。

马斯克的人工智能Grok又出问题，发表反犹太言论、赞美希特勒后被紧急关停。xAI称是上游代码路径更新所致。此前Grok也多次‘发疯’，都以‘意外’解释。而特斯拉还将其塞进汽车，引发对其安全性的质疑。

前特斯拉AI总监、OpenAI创始团队成员Karpathy发文称，强化学习虽能带来更多收益，但机制「可疑」，不像人类解决智能任务的方式。他提出新算法框架，还指出当前存在诸多待解决的问题。

大型语言模型输出符合人类价值观是挑战，主流技术RLHF复杂、昂贵且不稳定，DPO简化流程但有训练崩溃问题。论文揭示RLHF/DPO即对比学习，提出MIO算法解决DPO崩溃，实验验证其性能优势。

奥特曼宣布OpenAI开源模型无限期推迟，称需额外安全测试和审查高风险领域。这已是第二次跳票，此前从6月推迟到夏末。而此时竞争对手纷纷上新，此决定加剧其身份分裂质疑和社区信任流失。

本文介绍自回归生成多视图图像方法 MVAR，能从先前视图提取引导信息增强一致性，拉近与基于扩散方法的图像质量差距。解决了多模态条件控制和数据有限问题，展示出强指令遵从与多视角一致性。

时隔5个月，xAI发布通用模型Grok 4，后续还将推编码、多模态代理和视频生成模型。Grok 4已上线，有三个订阅版本。马斯克称其智能超博士生，在多基准测试中领先，编码或超Cursor。

香港大学NLP团队联合字节跳动Seed、复旦大学发布Polaris强化学习训练配方，让4B模型数学推理能力超商业大模型，且Polaris-4B可在消费级显卡部署，相关内容已全部开源。

为解决VLM用于嵌入的痛点，中国人民大学等机构研究者提出MoCa框架，可将单向注意力VLM训练成双向多模态编码器。它分两阶段，实验效果好，未来可拓展模态、提升多语言适应等。