「建模方法」共找到 1735 篇相关文章
【DeepSeek-OCR系列第一篇】Language Modelling with Pixels【ICLR23】
当前主流语言模型依赖固定词表，扩展到多语言、多脚本时面临覆盖受限、计算昂贵、鲁棒性差等问题。ICLR 2023论文提出不依赖词表的PIXEL模型，通过将文本变成图像用视觉Transformer理解，实验验证其有跨语言、抗噪声等优势。
北大 & 作业帮团队提出 Text-to-SQL 新框架 Interactive-T2S，攻克宽表处理与低资源对齐难题
北大与作业帮联合研发的论文提出 Interactive-T2S 框架，将 LLM 塑造成智能代理，通过多轮交互解决传统 Text-to-SQL 方法在宽表处理、低资源对齐等方面的难题，已入选国际顶会 CIKM2025。
全新合成框架SOTA：强化学习当引擎，任务合成当燃料，蚂蚁港大联合出品
蚂蚁通用人工智能中心自然语言组联合香港大学自然语言组推出PromptCoT 2.0，押注任务合成。它让30B - A3B模型在数学代码推理任务达SOTA，全面升级效果、数据和方法，还将考虑多方向发展。
GPT-5「降智」真相曝光：不是变笨，而是五个超级开关没激活
新智元报道，OpenAI最新提示工程指南揭秘调教GPT - 5的方法。通过调整自主探索倾向、推理深度等五个开关，可让GPT - 5从偶尔靠谱变全能，还介绍了元提示小技巧解锁其潜力。
深度讨论 Online Learning ：99 条思考读懂 LLM 下一个核心范式｜Best Ideas
文章围绕Online Learning展开深度讨论，指出其或为LLM下一个核心范式。探讨了它是通往更高层次智能的关键路径，分析概念定义、非共识，还阐述做好它的方法，以及架构、算力和评估范式等问题。
【万字长文】大模型训练推理和性能优化算法总结和实践
本文总结大模型落地的训练、推理和性能优化算法与实践，介绍语言模型发展，对比BERT、GPT等训练方式，分析生成式大模型问题，还阐述数据处理、推理优化及训练调优等内容，并给出不同场景技术选型建议。
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。
刚刚，LeCun团队开源首款代码世界模型！能像程序员一样思考的LLM来了
Meta官宣发布代码世界模型CWM，将世界模型引入代码生成任务。它基于编程和世界建模数据训练，能模拟程序执行与交互。在编程基准测试中表现不错，算是Meta的概念验证，目前可看作Demo。
RAG性能优化：基于RAGFlow自定义解析工具实现文本结构化（含源码教学）
文章围绕RAG性能优化展开，指出RAGFlow框架中DeepDoc解析算法不足，介绍开源与商业化解析工具优劣势及API调用和本地部署特点，推荐TextIn xParse，给出RAGFlow+TextIn知识库构建方法，还探讨了RAG优化方案。
刚刚！Thinking Machines Lab ｜ 长文揭开LLM推理不确定性真相！
Thinking Machines Lab发布《克服LLM推理中的不确定性》，揭示大语言模型推理不确定性原因，并非“并发 + 浮点”假设那么简单，主要是负载及batch size不确定所致，还给出让核函数有批次不变性的方法及实验结果。