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LLM工业级自进化:北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构,解决大模型持续学习核心痛点

北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’,在腾讯业务及基准测试中效果佳,降低人工成本,准确率优于主流方法。

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ZeroGPU Spaces 加速实践:PyTorch 提前编译全解析

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半量工具,双倍效能:ARPO革新大模型强化学习

大语言模型在多轮工具调用场景有挑战,传统强化学习算法有探索效率低和资源消耗大问题。本文提出ARPO,通过量化token熵分布变化设计自适应探索机制,降低工具调用成本且提升多轮推理性能。

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AICon上海演讲精华回顾:《GMI Cloud 全球化高性能分布式推理服务构建实践》

AICon2025上海站,GMI Cloud资深架构师Frank Lee分享《GMI Cloud全球化高性能分布式推理服务构建实践》,介绍其推理平台,拆解扩缩容等能力,分享架构设计、部署及优化实践,揭秘推理提效关键路径。

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面对MCP"工具投毒",我们该如何应对

近期MCP爆火但安全风险显现,安全机构指其有严重漏洞,会致‘工具投毒攻击’。本文介绍通过客户端/服务器代码复刻攻击过程,剖析MCP客户端和服务端安全风险,还给出阿里的两种安全监控方案。

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介绍微软开源的轻量级Python文档转换工具MarkItDown,它支持20+格式智能转换为结构化Markdown,专为LLM文本分析场景优化,解决开发者处理多格式文档痛点,还阐述其功能、技术架构等内容。

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科普向:一文解构大模型后训练,GRPO和它的继任者们的前世今生

文章深入解读大模型后训练,先对比 PPO 与 GRPO,指出 GRPO 优势及成本问题。又介绍 GRPO 后续改进算法,如 DAPO 解决训练问题、GSPO 提升训练稳定性、GFPO 可优化多属性,还提及 GRPO 其他缺陷。

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1.7K star!找到啦,小众需求,但是需求的时候你一定用得上,企业级能源管理神器

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拟合接近满分,外推却会跑偏:Meta 给缩放律加了一个指数

大模型训练前,团队常用 Chinchilla 缩放律估算模型规模和数据量,但它在模型和数据极不平衡的边界预测易跑偏。Meta FAIR 提出的 Skaling 只增加一个耦合指数,降低外推误差,还采用 L 形采样降低试算成本

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