「大语言模型（LLM）」共找到 8304 篇相关文章
秋招超强助攻：零基础1小时上手GPT微调！全流程教程免费开源
新一年秋招季，岗位对AI能力要求提升。OpenAI发布新开源大模型GPT - OSS，博主Lorentz Yeung开源本地部署和微调训练GPT - OSS的教程，助零基础者上手，还介绍环境搭建、代码和训练前后效果对比。
综述 | 从“说出来”到“脑中算”：Latent Reasoning的范式跃迁与无限可能
大型语言模型用显式思维链推理有局限，潜在思维链（Latent CoT）让推理在连续隐藏状态空间进行。论文梳理该领域，建立框架，介绍方法，探讨可解释性与无限深度推理，指出价值、挑战与未来方向。
ACL2025 | 抓出0.1%的捣乱分子压缩方法OTT：近乎无损 超越KIVI，内存减6.4倍 吞吐量提2.3倍
LLM生成文本时KV Cache内存占用高，限制模型批量处理能力。论文提出OTT方法，动态追踪异常令牌单独高精度保存，其余压缩。实验显示，它准确性高、效率好，不过在极短文本等场景有局限。
无需人类插手！AI战队自主进化，人类玩家瑟瑟发抖
论文《Agents of Change: Self - Evolving LLM Agents for Strategic Planning》以桌游《卡坦岛》为“考场”测试AI战略能力。研究团队设计四代AI特工，实验显示能自我进化的AI完爆静态AI，不过也存在计算成本高、依赖基础模型等问题。
ChatGPT Images 2.0震撼发布！碾压谷歌Nano Banana，设计真要完了
北京时间凌晨3点，OpenAI发布ChatGPT Images 2.0，是先进模型，能处理复杂视觉任务。它精度控制力高、多语言能力强，风格表达成熟，支持多种宽高比，有现实世界理解能力等，已向相关用户开放，但也有局限性。
超越MLA！新架构MLRA百万token，解码最高2.8倍速 | ICLR'26
大语言模型处理长文本时，自回归生成受限于显存带宽。为减少KV缓存开销，业界尝试多种方法，但MLA有缺陷。宾夕法尼亚州立大学等研究人员提出MLRA，拆分KV缓存为四个并行分支，降低显存占用，实现4路张量并行，性能更优。
R1/Qwen训练新范式：无需继续训练，直接“算”出权重，提效500%
DeepSeek - R1爆火让RLVR成大模型后训练焦点，但训练代价高昂。学者发现RLVR中LLM权重和输出概率呈线性变化，提出“权重外推”等方法，实现最高6.1倍训练加速，RL - Extra在多榜单展现高效率。
Andrej Karpathy 盛赞！斯坦福团队新作，让Llama-1B 实现毫秒级推理
斯坦福Hazy Research团队将开源模型Llama - 3.2 - 1B前向推理整合为“Megakernel”，把推理延迟大幅降低，显存带宽利用率显著提升。团队指出当前主流LLM推理系统在小batch、极低延迟场景下低效，提出Megakernel以重构执行方式。
中兴发了一篇论文，洞察AI更前沿的探索方向
当大模型参数量冲向万亿级，AI 行业面临瓶颈。中兴通讯发布论文剖析困境，勾勒前沿方向。文中分析了 LLM 现状、架构瓶颈、AGI 争议等，还阐述了改进优化措施及下一代计算范式发展趋势，介绍了中兴的探索实践。
Temperature Scaling可大幅提高Test-Time Scaling瓶颈！
大型语言模型解决复杂推理问题时，测试时扩展（TTS）是提升性能的途径之一。但传统TTS依赖增加样本数量，性能提升有瓶颈。本文提出温度缩放新思路，实验表明其能大幅提升性能，还给出降低成本方法。