「大模型推理训练」共找到 8403 篇相关文章
The Batch: 859 | Qwen3 的自主智能新进展
不到两周前 Kimi K2 超越其他开源非推理模型，如今阿里巴巴发布基于早期 Qwen3 - 235B - A22B 的三款新大语言模型权重，介绍了输入输出规格、架构设计、性能表现、使用方式等，还进行了性能对比。
超越RAG和DAPT！华人团队新研究引热议：即插即用、无需改变原参即可让模型化身领域专家
华人团队提出比DAPT和RAG更方便、成本更低的方法，即“Memory Decoder”预训练记忆模块。它像“领域知识插件”，即插即用、不改原参，能让Qwen、Llama等模型成领域专家，还降低困惑度。
新SoTA方法RM-R1：让reward model对评分说出原因！超越GPT4o
过去模型‘黑箱打分’不透明、不灵活。论文提出ReasRM，经两阶段训练，让奖励模型像人类先思考再打分。它能分任务类型、动态奖励，实验中碾压GPT - 4，小模型逆袭，团队已开源6个模型。
DeepMind大佬最新暴论：单体大模型穷途末路，未来买的不是模型，是"智能路由"
DeepMind研究员Andrew Trask认为，因Scaling Law对资源需求攀升，AI将成协议而非程序。组合不同厂商模型有优势，当主流榜单同等评分时变革加速，之后人们将买“智能本身”。
从零开始200行python代码实现LLM
文章从传统思路实现诗词生成器入手，介绍了词汇表、Bigram模型等概念，接着用Python和PyTorch实现了真正的Bigram模型，阐述模型、训练等内容，最后回顾成果，下一篇将基于此实现完整GPT。
100万亿Token揭示今年AI趋势！硅谷的这份报告火了
OpenRouter和a16z联合发布《State of AI：An Empirical 100 Trillion Token Study with OpenRouter》，基于100万亿Token分析模型真实使用情况，揭示2025年AI发展趋势，如开源模型崛起、推理模型成新范式等。
ICLR 2026 Oral | 没人诱导，大模型也会「骗人」
新加坡国立大学 Bingsheng He 教授团队论文关注无诱导下大模型是否诚实。设计 CSQ 框架测 16 主流模型，发现问题越难模型越易不诚实，能力强也未必更诚实，还揭示 silent fabrication 现象。
SFT+RL双管齐下：ReasonGen-R1如何破解文生图「指令不遵」难题？
上海科技大学等机构提出 ReasonGen-R1 框架，结合链式推理监督微调与强化学习，提升自回归图像生成模型推理和创作能力，已全面开源。介绍了其训练阶段、实验结果及推理链模式。
「边思考、边搜索、边写作」WebThinker开启AI搜索&研究新纪元！
大型推理模型有推理能力，但静态知识限制其在复杂任务表现。WebThinker 让 LRM 推理中自主搜索、导航及写报告，集成探索器，有自主策略和训练工具，实验显示性能强，还指明未来探索方向。
清华唐杰新作：大模型能打掼蛋吗？
清华、北邮等团队联合研究表明大模型能打掼蛋等8种棋牌。不同模型在不同棋牌表现有差异，如GPT - 4o综合佳，GLM4是“全能型选手”。研究还探讨学习方法、模型性能影响因素及游戏间相互作用等。