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字节Seed新作：模型合并如何改变大模型预训练范式
字节跳动Seed团队在arXiv发表论文，提出预训练模型平均（PMA）技术。该技术将模型合并引入预训练阶段，可提升性能、预测衰减阶段表现，还能解决训练问题。不过，高学习率影响和强化学习应用待研究。
“通用大模型微调成为行业模型是伪命题”？医疗AI深度重构，传神语联创始人何恩培：孪生智能体能砍70%线下复诊工作
本文为《2025 年度盘点与趋势洞察》系列访谈，传神语联创始人何恩培分享医疗 AI 发展看法。他认为通用大模型微调成行业模型是伪命题，介绍了传神素问中医大模型应用，还对比中西医 AI 化差异，探讨未来发展场景与挑战。
HF日趋榜一！真端到端模型AutoDeco终结手动调参解码
大语言模型手动调参解码繁琐，腾讯AI Lab王琰团队联合港中大（深圳）唐晓莹教授团队推出AutoDeco架构，通过创新训练策略让模型动态预测解码参数，在多模型实验中表现出色且已开源。
让大模型理解真实医疗视频，全球首个开源技术方案来了！
AI 进入医疗领域需谨慎，此前美国引入不成熟 AI 致手术失误频发。全球首个医疗视频理解大模型元智医疗视频理解大模型发布并开源，解决了医疗视频领域的任务优化、数据缺失和无法评测痛点。
她如何把“系统2”带给了大模型 ｜对话微软亚洲研究院张丽
本文是量子位对微软亚洲研究院首席研究员张丽的访谈。张丽团队在2023年开始探索大模型深度推理能力，2025年1月发布rStar - Math，用蒙特卡洛搜索算法让7B模型实现o1级数学推理能力，引发广泛讨论。
卡帕西大模型横评方法太好玩了！四大AI匿名参赛评分，最强出乎意料
卡帕西发布“大模型议会”web app，系统通过OpenRouter调起多模型开会商议，各模型答题、互评、排序，由主席模型给出统一答案。可对比模型差异，模型自评与人类主观或不同，多模型集成或成突破点。
穷人福音！MIT研究：不用堆显卡，抄顶级模型作业就成
MIT研究把59个不同模型凑一起，发现强大模型对物质理解趋同，且性能越强思维越接近。研究还指出性能不佳模型的问题，认为可通过模型蒸馏让小模型模仿大模型，实现算力自由。
别再迷信大模型！吴恩达亲授AI秘籍：小模型+边缘计算=财富密码
吴恩达指出，AI创业真机遇不在大模型，而在智能体。智能体市场潜力大，创业者可发挥其专业化优势。还建议忽略AGI，用AI解决日常问题，关注小模型边缘计算、军民两用场景，构建可信AI应用。
7B模型“情商”比肩GPT-4o，腾讯突破开放域RL难题，得分直翻5倍
腾讯混元AI数字人团队提出RLVER框架，解决开放域RL在真实交互中的‘情商’优化困境。经其训练的Qwen2.5 - 7B模型在情感对话基准得分跃升，比肩顶级商用模型，团队还有诸多启发性发现。
快手&中科院 | 提出多模态奖励模型：R1-Reward，比SOTA模型提升5%-15%！
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward，在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%，还在快手业务场景成功应用。