「开源大语言模型」共找到 9050 篇相关文章
Karpathy 教它的 nanochat 数单词里有几个“r”
Andrej Karpathy 教超小型语言模型 nanochat d32 数单词里字母 r 的数量，创建 SpellingBee 合成任务微调模型，虽像填鸭式教学但有效，不过小模型上下文处理能力有限。
“这个怎么组装？”一句无害的问题，如何让AI产生危险输出
Amazon团队发现全新威胁模型“视觉排他性”，提出MM - Plan框架，通过强化学习训练智能体自动发现攻击策略。实验显示其对Claude 4.5 Sonnet和GPT - 5攻击成功率可观，代码和数据集已开源。
codex负责人：codex就要过时了
Codex负责人称两三个月后Codex将过时，因下一代模型要处理大规模并发Agent，非其能应对。Huggingface实验显示大小模型在不同harness下排名差异大，脱离模型谈harness过时或不适配说模型Agent能力都不妥。
Meta通过简单算术解锁LLM SoTA性能
大型语言模型训练耗算力与时间，传统模型融合方法有局限。本文提出SoCE新方法，通过筛选专家模型、非均匀加权平均融合，在多评测中实现先进性能，为LLM优化提供新思路。
The Batch: 943｜液体和气体如何运动
传统数值方法模拟复杂物理系统慢且贵，基于机器学习的模拟通常只适用于特定系统。研究人员构建通用 transformer 模型 Walrus，可模拟流体运动，开源且在多方面表现出色，有望加速多领域模拟工作。
LLM 竟然会内省！Anthropic 整了个大活：首次揭开 AI 意识
Anthropic最新研究《大语言模型中涌现的内省意识》，首次通过直接操控模型内部状态验证AI能否觉察自己思想。研究采用概念注入技术，发现AI有内省能力，且不同模型表现有差异。
就是阻击OpenAI，Claude抢先数十分钟发布Claude Opus 4.1
就在Sam Altman官宣两个开源推理模型前半小时，Anthropic抢先发布新模型Claude Opus 4.1。该模型能力提升，适用多平台，定价公布，企业用户反馈良好，还提供混合推理模式，不过订阅费遭吐槽。
The Batch: 882 | Qwen3-Next 提速
阿里巴巴对开源权重模型 Qwen3 全新升级，发布 Qwen3 - Next - 80B - A3B 的 Instruct 和 Thinking 版本权重。其融合新研究成果，推理能耗低、速度快，还优化架构和训练方法提升效率与稳定性。
The Batch：826 | 提高输出准确性的记忆层
通常提高大语言模型事实准确性需更大模型规模，会增加计算成本。Meta研究人员在transformer架构加可训练记忆层，可高效存储提取信息，提升计算效率，测试显示其能提升模型输出质量。
从平面几何出发：形式化验证如何驱动MLLM的推理能力跃迁
多模态大语言模型在复杂数学与几何推理中有缺陷，现有训练方式让模型难有鲁棒推理能力。上海交大等团队提出“以形式化增强非形式化推理”方案，构建完整闭环，提升模型推理及泛化能力。