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全国首部AI大模型私有化部署标准,公开征集起草单位和个人!
近期AI领域政策频出,企业对人工智能应用需求攀升,倾向私有化部署,但面临诸多问题。由智合标准中心组织起草的《人工智能大模型私有化部署技术实施与评价指南》团体标准立项,现征集起草单位和个人。
硬核「吵」了30分钟:这场大模型圆桌,把AI行业的分歧说透了
在WAIC 2025大模型论坛的“模型之问”圆桌中,多位行业大佬围绕大模型展开辩论,话题涉及训练范式、模型架构、数据、开闭源等核心问题,不同观点碰撞,深入探讨大模型技术演进与发展之路。
首次结合RL与SFT各自优势,动态引导模型实现推理⾼效训练
新一代大型推理模型在复杂推理有进展,核心是ZERO - RL训练法。华为香港研究所小艺团队等合作推出GHPO算法框架,融合在线强化学习与模仿学习,解决了RLVR方法局限,提升模型训练效果,代码数据开源。
阿里 Qwen3:持续开源,SOTA 连连!
很多从业者有‘闭源模型一定比开源强’的刻板印象,而 Qwen 正打破此认知。最近阿里连发三款模型 Qwen3-235B、Qwen3-Coder、Qwen3-235B(Thinking),在多方向发力且拿下多个开源榜单第一。
提速79%!上交大新方法优化企业级AI流程调度 | IEEE ICDCS’ 25
上海交通大学朱怡飞教授团队联合江行智能提出调度框架LLMSched,解决复合LLM应用任务运行时长和结构不确定问题。该框架重构DAG模型,用贝叶斯网络和熵减机制优化调度,实验显示最多降79%平均任务完成时间。
比Vibe Coding强100倍!字节 Trae 2.0 携“上下文工程”登场:一句话,从需求干到上线!
字节跳动的AI编程助手Trae发布2.0版本,新增SOLO模式,可实现从想法到应用的一站式交付。上下文工程领域热度攀升,该概念因Andrej Karpathy推动而爆火,Trae迭代快,已建立完整能力体系。
苹果港大终结自回归时代?7B扩散模型发布,AI写代码逻辑彻底颠覆!
苹果联合港大开源扩散大语言模型DiffuCoder,用扩散模型+强化学习策略,性能提升4.4%。研究还提出耦合梯度奖励策略优化方法,建立原生RL训练框架,探究了dLLM的生成机制等问题。
Meta-Think ≠ 记套路,多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化
上海交通大学等团队提出ReMA框架,将复杂推理解耦为元思维和推理智能体,通过迭代强化学习协作。在单轮实验中,ReMA在多基准测试表现优;多轮实验虽有提升但不稳定,需进一步探索。
kimi 的RL end2end ON LLM
文章分享Kimi Researcher背后技术思考,采用端到端强化学习打造大模型Agent。对比传统方法,凸显其灵活通用、能力上限高、可扩展优势。还展示其在考试榜单成绩提升及智能“涌现”,介绍多应用场景。
RAG终极框架!港大开源RAG-Anything:统一多模态知识图谱
香港大学黄超教授团队发布开源项目RAG - Anything,构建统一多模态知识图谱架构,解决传统RAG技术局限。它能处理多类型异构内容,提供端到端方案,有多种优势及应用模式,还给出部署指南和未来展望。