「训练 - 推理不匹配」共找到 3634 篇相关文章
叛变！OpenAI亲儿子竟然选了Kimi K3
OpenAI投资的法律AI公司Harvey，首个自研模型Harvey Tenet选中国开源模型Kimi K3作底座。因原用闭源模型成本高、有竞争风险。Tenet训练成本低、性能佳，显示出可复制路径。
ICML 2026 | 大模型为什么算不对加法？南大团队提出等本位和轨迹，揭示LLM算术错误的几何机制
南大团队研究LLM在多操作数加法中的内部表征结构，发现算术状态呈高度结构化几何流形。提出等本位和轨迹与噪声量化模型，解释模型算错加法原因，还设计推理时纠错方法。
Meta发布Muse Spark，MSL的首份答卷！Alexandr Wang通过了吗？
Meta发布Muse Spark，是MSL首个模型，经九个月技术栈重构，效率优先。它有原生多模态推理能力，Contemplating模式处理复杂查询，安全评估突出，产品功能升级，商业化转向明显，正逐步在Meta应用推出。
从多模态大模型中「拆」出音频向量模型
Google 发布原生多模态向量模型 Gemini Embedding 2，推动 Omni Embedding 发展。Jina AI 团队分享从多模态大模型中「拆」出音频向量模型的经验，介绍架构、训练数据，对比四种做法，还提及评测、应用场景及结论。
Agentic Coding表现创新高，全新KAT系列模型强势霸榜SWE-Bench
快手 Kwaipilot 团队推出 KAT 系列两款 Agentic Coding 大模型，KAT - Dev - 32B 开源，KAT - Coder 闭源。两模型在 SWE - Bench Verified 表现出色，且在多训练阶段创新优化，有强大代码生成能力和涌现现象。
Meta打开AI元认知，让AI不止会解题，还会总结套路了
Meta等机构提出‘元认知重用’机制，让大模型学会反思总结。大模型打造‘行为手册’，与主流RAG系统有本质区别。研究人员设计三种实战用法，虽有局限，但为大模型推理难题提供了解决方案。
从BERT到T5再到Qwen3：关于Embedding的八点总结
哈工大30+页综述聚焦通用文本嵌入（GPTE），系统介绍其架构、数据、模型，探讨预训练语言模型（PLM）给GPTE带来的基础能力与高级扩展，还涉及多模态、多语言、代码嵌入等应用。
MeanFlow再下一城，北大提出机器人学习新范式MP1，实现速度与成功率双SOTA
北大研究团队提出机器人学习新范式MP1，将MeanFlow引入机器人学习，实现毫秒级推理速度。还引入分散损失提升少样本泛化能力，在仿真和真机测试中，实现速度与成功率双SOTA。
Anthropic最新研究：Claude存在神秘J空间，与人类心智高度相似
Anthropic研究团队在Claude中发现类似人类大脑工作机制的J空间，它存在于模型神经激活中，能让模型默默思考。失去J空间Claude在多步骤推理任务表现变差，还可暴露模型意图，团队已创建演示工具JLens。
Ilya的首个模型来了！
掌握内幕的草莓哥爆料，Ilya正构建以TTT为核心的小型推理引擎。他预见传统大模型的死穴，SSI将TTT概念落地，其引擎在数据效率等方面优势明显。SSI获投资，本月或发新模型。