「参数高效微调」共找到 1422 篇相关文章
韩松等提出FlashMoBA，比MoBA快7.4倍，序列扩到512K也不会溢出
今年2月月之暗面提出MoBA，在处理长上下文有潜力，但业界缺乏对其性能设计原则的理解和高效GPU实现。来自MIT、NVIDIA的研究者提出FlashMoBA，解决了小块MoBA性能挑战，实验显示其在多方面表现优。
GPT-5.1发布当天，文心5.0杀回来了
2025百度世界大会发布文心5.0，这一2.4万亿参数的原生全模态模型，训练之初融合多模态数据，支持联合输入输出。同日OpenAI推出GPT - 5.1，文心5.0在多方面表现出色，如情绪安抚更贴心、多模态理解能力强等。
Efficiency Law, 物理精确世界模型，及世界模型引擎驱动的具身智能学习新范式
2025年秋具身智能赛道火热，特斯拉、英伟达动作不断，数据问题成落地症结。跨维智能贾奎、港中大（深圳）刘桂良探讨突破具身智能学习枷锁的方法，提出Efficiency Law和GS - World世界模型引擎及新学习范式。
从混沌到可控：企业应用中AI Agent不确定性控制的 10 种策略
大语言模型输出的不确定性限制了AI智能体在企业场景的应用，本文总结控制生成式AI Agent不确定性的常见策略，涉及技术、应用设计、管理与治理层面，还推荐了相关作品。
首个代码世界模型引爆AI圈，能让智能体学会「真推理」，Meta开源
Meta重组后的AI部门推出首个代码世界模型CWM，是320亿参数开放权重LLM。它与传统大模型思路不同，能模拟代码执行。CWM在通用编程与数学任务表现不错，Meta还开放相关检查点以支持研究。
沉寂一个月，openPangu性能飙升8%！华为1B开源模型来了
华为发布专为昇腾端侧硬件打造的openPangu Embedded - 1B模型，仅10亿参数却性能卓越。它运用多阶段训练和优化，在权威基准表现亮眼，V1.1平均分较上月跃升超8%，还介绍了背后技术。
EMNLP25 | "大模型在环"技术新突破：Dial-In LLM 推动中文客服意图聚类新范式
本文提出LLM-in-the-loop意图聚类框架，以传统聚类为骨架，微调后的中文LLM做语义裁判和命名批注。在10万+真实客服通话数据集上超越基线，解决现有方法依赖词向量、缺乏可解释性、调用大模型成本高的问题。
Kimi 大模型训推混部的稳定性与资源优化实战
月之暗面系统工程师黄维啸在 QCon 大会分享 Kimi 大模型训推混部实践。介绍了训推集群挑战，如故障多、资源利用低等，还阐述了全链路稳定性提升、资源高效利用及强化学习混合部署等方案。
阿里AI 重磅第4发：电影级MOE 视频模型Wan2.2正式开源！
阿里通义团队开源电影级视频生成模型Wan2.2，将光影、色彩、镜头语言装进模型，支持60多参数自由组合。它是业界首个用MoE架构的视频生成模型，推理省计算资源，性能超主流模型，获国外网友盛赞。
4000万样本炼出AI读心术，刷新七榜SOTA，最强「人类偏好感应器」开源
Skywork-Reward-V2全新发布，构建超高质量千万级人类偏好样本，刷新七大评测基准SOTA。8款模型覆盖6亿至80亿参数，小体积也能媲美大模型性能。团队引入多样大规模真实人类偏好数据，提升数据规模与质量。