「大模型个性化」共找到 9201 篇相关文章
告别AI胡说八道，Meta新方法CoVe准确率飙升 28%
大模型‘幻觉’问题一直是‘严肃使用场景’的难题。Meta AI团队提出CoVe新方法，让大模型学会‘自我反省’。该方法通过四步走实现自我纠错，能大幅降低幻觉率，还具备三大优势。
舍弃自回归，离散扩散语言模型如何演化？NUS综述解构技术图谱与应用前沿
本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文，梳理离散扩散方向研究图谱，对比自回归局限与离散扩散优势，阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术，还提及应用及未来方向，显示其对自回归范式的替代潜力。
DeepSeek开源新基础模型，但不是V4，而是V3.1-Base
昨晚深度求索宣布DeepSeek线上模型版本升级至V3.1，在Hugging Face发布新模型DeepSeek - V3.1 - Base。该模型是V3系列最新基础模型，发布后冲上Hugging Face热门榜第4位，社交网络看法不一。
Kimi新架构让马斯克叹服！17岁高中生作者一战成名
17岁高中生陈广宇作为共同一作的论文提出Attention Residuals技术，将注意力机制“旋转90度”。该技术可让模型“回头看”，经Kimi Linear 48B大模型验证，训练效率提升25%，推理延迟增加不到2%。
35天，版本之子变路人甲：AI榜单太残酷！
LMSYS榜单揭示大模型残酷现实，如Claude 3 Opus从榜首暴跌，大模型“霸主保质期”仅35天，这对应用层开发者是降维打击，未来生存要么做“游击队”，要么挖掘模型无法碾压之物。
开源版Genie 3世界模型来了：实时+长时间交互，单卡可跑，国内公司出品
本月初 Google DeepMind 发布 Genie 3 引发关注，没过两周昆仑万维就推出开源交互世界模型 Matrix - Game 2.0，参数量 1.8B，单卡可跑，能实现实时长序列、交互式生成，经测试潜力大。
上下文工程的崛起：提示工程已是过去式
大模型应用从简单问答转向复杂智能体系统，技术焦点正从提示工程转向上下文工程。上下文工程核心是为大模型提供恰当信息与工具，其重要性日益凸显，且与提示词工程有明显区别。
编程智能体的核心组件【译】（重发，补图）
文章围绕编程智能体展开，先厘清大语言模型、推理模型与智能体关系，指出智能体是含‘模型 + 工具 + 记忆 + 环境反馈’的循环系统，后介绍编程智能体六大核心组件，还对比了与 OpenClaw 的区别。
不训练，解锁Agentic智能！微软：只需给LLM一台电脑
人大、MSR、清华的LLM - in - Sandbox开启「通用代理智能」新范式，把大模型放进“虚拟机”，让其在6大任务上成绩全线暴涨，零额外训练解锁“通用代理智能”，还介绍了相关实验、优化及效率情况。
RL训练总崩溃？R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但强化学习在奖励建模应用有挑战。快手等团队提出R1 - Reward，解决训练不稳定等问题，在基准上超SOTA模型，还在快手业务场景成功应用。