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大模型训练成本飙升、数据枯竭,推理阶段扩展Test-Time Scaling(TTS)成研究热点。论文提出四维正交分析框架,梳理主流技术路线,提炼发展路径,给出操作指南与未来思考,本周六将直播分享该综述。

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开源模型终于有了自己的 Opus 时刻

智谱深夜发布的新一代旗舰模型 GLM - 5,此前以匿名模型 Pony Alpha 被开发者热测。2026 年编程模型风向转变,GLM - 5 参数提升,测试成绩优异,实测能完成复杂工程任务,适配国产算力平台。

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阿里通义千问发布Qwen3.5系列四款小模型,采用Gated DeltaNet混合注意力机制。有原生多模态设计,解决“内存墙”问题。在多基准测试中表现出色,开发者反响好,但也存在幻觉级联、调试局限等问题。

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小米全新一代面向 Agent 的模型家族官宣,包括 MiMo-V2-Pro Preview、MiMo-V2-Omni 和 MiMo-V2-TTS。MiMo-V2-Pro 性能优异,在多场景实测表现出色,技术有创新,API 开放且定价低,已融入小米多业务与生态。

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10万引普林斯顿刘壮最新访谈:架构没那么重要,数据才是王道

普林斯顿学助理教授刘壮在访谈中指出,架构没那么重要,数据、规模和记忆才是决定AI成败的关键。他认为ConvNet和Transformer性能差异源于训练细节;当前数据集远不够多样;语言模型有语言空间的世界模型,但视觉空间的还缺失;记忆是瓶颈,智能体只是权宜之计;AI目前还替代不了研究生。

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型语言模型虽成就辉煌,但训练成本高、推理延迟,核心问题源于Transformer架构。这篇综述论文首次系统性梳理高效LLM架构创新方案,分类七类方法,延伸至跨模态应用,为研究者提供‘效率蓝图’。

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蚂蚁通用人工智能研究中心自然语言处理实验室提出AlignXplore方法,通过强化学习让AI从用户行为归纳偏好并动态更新。该方法训练分两阶段,支持流式偏好推断,实验表现优异,是模型个性化新尝试。

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