「多模型推理」共找到 9950 篇相关文章
真·开外挂！MIT新研究：架构0改动，让大模型解锁千万级上下文
MIT CSAIL团队提出递归语言模型RLM，不改动模型架构，让GPT - 5、Qwen - 3等模型具备千万级token超长文本处理能力。它将上下文处理“外包”，实验显示其处理规模超前沿模型，复杂任务优势显著，多数场景性价比高。
清华团队：1.5B 模型新基线！用「最笨」的 RL 配方达到顶尖性能
清华团队用两个 1.5B 模型证明，用最基础的 RL 配方可达到小模型数学推理能力 SOTA。单阶段训练加固定超参数实现 SOTA 性能且省一半算力，训练曲线还很平滑。
超越DeepSeek-R1，英伟达开源新王登顶！14万H100小时训练细节全曝光
英伟达Llama - Nemotron系列模型超越DeepSeek - R1且全部开源。论文揭秘其训练关键，如用合成数据监督微调与强化学习等。还介绍构建阶段、架构设计等，评估显示该系列模型在多任务表现出色。
腾讯开源智能体新框架：不用训练无需充值，用开源模型实现SOTA Agent
智能体框架是推动智能体生态发展的基础设施，但现有框架存在上手门槛高、依赖闭源模型等问题。腾讯优图实验室开源Youtu - agent框架，无需训练模型、不依赖闭源API，性能领先，有多个核心亮点和典型应用案例。
RL特训出「押题大师」？破解模型微调中的多样性危机与灾难性遗忘
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）成为提升大语言模型推理能力的重要路径，但许多经RL微调的模型出现‘越训越单一’问题。复旦大学等团队聚焦长期被忽视的KL散度项，提出DPH - RL方法，可缓解多样性坍塌。
刚刚，GPT-6代号再泄露！或将周四见
据传GPT - 6本周将发布，OpenAI「义父」爆料Codex接入最强Astra模型，其内部代号「mewfour」泄露。Astra内部版已解决多个数学难题，成本仅约2000美元，还或达网络安全最高能力阈值，可能开启多智能体原生时代。
Suno、Udio都被它干翻！中国AI音乐模型拿下AA全球榜单双料冠军
昆仑万维旗下 AI 音乐大模型 Mureka V8，在 Artificial Analysis 榜单上登顶 vocals 和 instrumental 双榜第一，超越国际主流模型。实测亮点多，其技术进步显著，V9 也将解决表达偏差问题。
Google开源黑科技！不用训练的时间序列预测模型，17.9K Star 疯狂追捧！
Google Research团队开源的TimesFM时间序列预测模型获17.9K Star。它零训练、开箱即用，基于1000亿时间点预训练，涵盖多场景数据，还能给出置信区间，已集成到Google多个产品。
Distilabel DeepSeek-R1 模型蒸馏教程
文章介绍结合distilabel与QLoRA技术定制专属大模型的路径。先用distilabel框架利用DeepSeek - R1生成医疗指令数据集，再用QLoRA技术微调Qwen3 - 4B模型，还给出实战路线图和代码示例。
BigQuery 新功能：SQL 直调 17 万 + AI 模型，3800 万行数据处理成本仅 2 美元
Google为BigQuery推出面向开源模型的第三方生成式AI推理功能，允许数据团队用SQL语句部署运行Hugging Face或Vertex AI Model Garden的模型，消除对独立ML基础设施的需求，解决数据团队痛点。