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2026开年关键词:Self-Distillation,大模型真正走向「持续学习」
2026年刚开场,Self - Distillation成大模型领域高频词汇。传统强教师依赖范式难适配大模型持续进化,MIT等顶尖机构发布三项成果,用不同方法实现自蒸馏,推动模型持续学习。
DeepSeek V3到V3.2的进化之路,一文看全
知名AI研究者Sebastian Raschka发布深度博客,详细梳理DeepSeek V3到V3.2进化历程。DeepSeek V3.2性能对标GPT - 5和Gemini 3.0 Pro,且为开放权重模型,报告涵盖众多有趣领域和知识。
jiSGLang集成ktransformers:2TB内存运行Kimi K2 Thinking模型
对于内存多但GPU资源有限的用户,SGLang集成ktransformers的CPU内核,支持直接运行Kimi K2 Thinking模型。它无需等量化,还能微调,虽性能与GPU方案有差距,但给用户新选择。
RAE的终极形态?北大&阿里提出UniLIP: 将CLIP拓展到重建、生成和编辑
北大和阿里团队提出 UniLIP,解决了统一多模态模型中语义理解与像素重建的矛盾。它创新微调 CLIP,实现图像重建,还提出双条件架构用于生成和编辑,在多基准取得 SOTA 性能。
一文带你彻底搞懂!企业级MCP Server接入OAuth授权服务器全流程解析(含完整代码)
文章从基础概念入手,借Python + MCP SDK + 第三方授权示例,解析企业级MCP Server接入OAuth授权服务器全流程,包含OAuth 2.0概念、MCP支持架构、Google OAuth2.0认证实战及与其他安全方案配合。
OOM排查之路:一次曲折的线上故障复盘
文章复盘了整合Paimon数据湖与RocksDB的系统三次OOM故障排查过程,分享曲折经历,介绍MAT、NMT等排查工具,还给出内存问题排查思路,望为相似技术栈者提供启发。
像开发软件一样造世界,Agent2World来了,把世界模型做成可运行的符号环境
为让模型真正“能行动”,需可执行、可验证的符号世界模型,但现有自动生成路线有困局。研究团队提出 Agent2World,经实验验证有显著效果,能稳定产出高质量符号世界模型,开辟 AI 理解现实环境新可能。
Karpathy:LLM渴望的不是生存,而是你的点赞
Andrej Karpathy指出人们对‘智能’理解肤浅,动物智能与LLM智能源于不同优化压力。动物智能源于自然选择,而LLM智能来自统计模拟、强化学习微调等,两者在多层面有差异,LLM受商业进化影响大。
美团提出多模态推理新范式:RL+SFT非传统顺序组合突破传统训练瓶颈
美团研究者提出Metis - RISE框架,将RL激励和SFT增强以非传统顺序结合提升多模态大语言模型推理能力。先RL激发潜能,再SFT补齐短板,训练的两模型在OpenCompass榜单成绩优异。
Jina Embeddings v4 的量化感知训练
文章聚焦Jina Embeddings v4的量化感知训练。介绍量化技术可压缩向量体积、提升检索效率,对比四种主流量化方法,重点实验PTQ和Output QAT,还测试非对称量化,给出实验结果与结论。