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“通用大模型微调成为行业模型是伪命题”?医疗 AI 深度重构,传神语联创始人何恩培:孪生智能体能砍 70% 线下复诊工作
本文为《2025年度盘点与趋势洞察》系列内容,传神语联创始人何恩培认为通用大模型微调成行业模型是伪命题。他表示孪生智能体能砍70%线下复诊工作,还分享了医疗AI发展、中医和西医落地方向及突破方向等见解。
翁荔最新博客:我们可能高估了模型,却严重低估了那层“脚手架”
前OpenAI安全研究副总裁翁荔在新博客聚焦AI领域Harness Engineering。她认为Harness是决定模型在现实任务中走多稳、多远的‘脚手架’,并梳理其演进路线,也指出研究面临评估、安全等瓶颈。
大模型训练的不稳定性有望彻底解决,MIT新研究用谱正则化替代层归一化
MIT团队创造Lipschitz Transformer,用谱正则化替代层归一化,认为或解决训练不稳定根本原因。他们对比多种方法权衡,发现Muon + 奇异值裁剪推动权衡边界,且工作完全开源。
万字长文!大模型LLM推理优化技术总结
文章围绕大模型LLM推理优化技术展开,先介绍LLM推理各阶段、批处理、KV缓存等概念及内存需求,再阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化和模型服务等技术,如Pipeline并行、MQA、量化、动态批处理等。
AI集体“听不懂”!MMAR基准测试揭示音频大模型巨大短板
MMAR基准测试对30款音频相关模型进行测试,结果显示,多数开源模型面对复杂音频推理任务远未达实用水平,音乐任务中所有模型表现不佳,且有显式推理能力的模型表现更优。
以小博大!Nanbeige4-3B重磅开源:硬刚Qwen3,挑战小模型能力新高度
近年来大语言模型参数膨胀,成本升高,业界重注小语言模型。近日,Boss直聘南北阁大模型实验室发布仅30亿参数的Nanbeige4 - 3B,在多方面媲美甚至超越通义千问Qwen3系列模型,开源印证小模型潜力。
4.4w颗星!又一个CC Switch,几乎支持所有模型
Free CC(FCC)是本地 API 代理 + 协议转换层,能让客户端透明使用任意 OpenAI 兼容或专用上游模型,保留客户端能力。支持多提供商,架构分层、设计清晰,还有多种技术特性,文中给出安装、启动等步骤。
多模态模型挑战北京杭州地铁图!o3成绩显著,但跟人类有差距
近年来,多模态大模型在多种场景取得进展,但能否‘看懂图’存疑。西湖大学等团队提出评测基准ReasonMap,评估模型在地铁图理解中的能力,发现主流模型有瓶颈,闭源模型虽优但仍逊于人类。
普林斯顿团队领衔发布最强开源数学定理证明模型:32B性能大幅超越前代SOTA DeepSeek 671B
近日,普林斯顿大学牵头多机构推出开源数学定理证明模型 Goedel-Prover-V2。其 32B 旗舰模型在多基准测试超 DeepSeek-Prover-V2-671B,8B 小模型特定基准性能与之持平。该模型有三项关键创新,团队已公开模型及数据集。
SOTA级的Embedding模型!F2LLM模型、数据、代码全部开源,人人可用
Embedding 模型应用广泛,但主流模型训练困难。蚂蚁集团与上海交大推出 F2LLM,含 0.6B、1.7B、4B 系列模型,仅用六百万数据微调基座,在 MTEB 榜单领先且完全开源。介绍了其数据、训练、测评等情况。