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专为“超大模型而生”,新一代训练引擎 XTuner V1 开源!
9月8日,上海AI实验室开源书生大模型新一代训练引擎XTuner V1。它能应对复杂训练场景、速度更快,尤其在超大规模稀疏混合专家(MoE)模型训练中优势显著。还将一并开源AIOps工具DeepTrace与ClusterX。
震撼实锤!清华姚班校友揭「1.4×加速」陷阱:AI优化器为何名不符实?
为降低大模型预训练成本,近年新优化器频出,宣称加速1.4×到2×却难落地。斯坦福研究指出方法学缺陷,对比不同缩放范式加速差异,给出优化器设计见解,证实严格基准评测必要。
科普向:一文解构大模型后训练,GRPO和它的继任者们的前世今生
文章深入解读大模型后训练,先对比 PPO 与 GRPO,指出 GRPO 优势及成本问题。又介绍 GRPO 后续改进算法,如 DAPO 解决训练问题、GSPO 提升训练稳定性、GFPO 可优化多属性,还提及 GRPO 其他缺陷。
RAG效果不佳?先别急着微调模型,这几个关键节点才是优化重点
文章深入探讨RAG技术实现与优化,指出其在AI应用开发中常被当黑盒,从文档分块、索引增强、编码、混合检索到重排序等关键环节解析,强调结合场景调优以提升召回与精确率。
清华团队开源发布首个结构化数据通用大模型
2025年8月29日,清华崔鹏教授团队联合稳准智能开源“极数”(Limi X)结构化数据通用大模型。它融合结构因果推断与预训练技术,适配多任务,性能超最优专用模型,已落地多个工业场景。
Nano banana手办玩法火爆出圈!无需抽卡,效果惊了(°o°)
小某书被AI手办图刷屏,原来是谷歌的nano - banana(Gemini 2.5 Flash Image)模型爆火。文章实测其手办玩法,还介绍多种玩法,团队透露以文本渲染评估、原生多模态等核心技术,谷歌未来想整合模态实现AGI,还将举办黑客松。
EMNLP 2025 | 动态压缩CoT推理新方法LightThinker来了
随着AI发展,大语言模型处理复杂推理任务能力提升,但推理产生大量中间步骤和文本,拖慢计算速度、增加资源压力。研究者提出LightThinker,模仿人类思考模式,动态压缩推理步骤,削减tokens数量,降低成本。
AgentFly:重塑Agent,无需微调LLM,如我们一样的记忆和经验持续学习
现有LLM智能体依赖静态流程或微调参数,缺乏灵活性且成本高。论文提出基于记忆的在线强化学习框架AgentFly,不更新LLM权重,在多基准测试表现出色,为构建通用智能体提供新范式。
CJA | 北航罗明强教授团队:一种基于生成式人工智能的快速结构化飞行器概念设计方法
目前人工智能为飞机概念设计提供方案,但存在数据需求大等问题。北航罗明强教授团队提出基于LLMs的设计方案生成方法,开发原型系统,实验表明LLMS有相当设计能力,该方法可降成本、提效率。
Physical Intelligence 核心技术团队分享:物理世界的“Vibe Coding”如何实现?
Physical Intelligence 核心技术团队解读机器人技术路径,分享前沿探索。介绍 VLA 与 VLM、LLM 关系,还提及 PI 构建数据管线、提出“知识绝缘”机制,分析开放世界部署难题,展望未来“机器人模型即服务”。