「大模型新架构」共找到 9980 篇相关文章
数据与舆情双引擎：DeepAnalyze + BettaFish
DeepAnalyze是面向自主数据科学的大语言模型，能自动完成数据科学任务，支持完整流程、开放式研究且完全开源。还提出两项关键技术。微舆 - BettaFish是舆情分析系统，四类智能体协同工作，有六大核心优势。
Claude不让我们用！国产平替能顶上吗？
全球AI代码生成竞争格局生变，Anthropic地位动摇，一是OpenAI GPT - 5崛起，二是自身迷之操作。此时国产大模型发力，如Kimi - K2 - 0905、Qwen3 - Max - Preview，性能和价格有优势，有望改变竞争格局。
Hinton与姚期智对谈：认为人类的意识特殊，那是危险的无稽之谈
图灵奖得主Geoffery Hinton与姚期智对谈AI相关话题。Hinton认为人脑可给AI借鉴，还探讨人类未来与AI道德，强调训练善良AI重要；他觉得大模型有理解能力，将人类意识特殊化是危险无稽之谈。
假如有一万张卡，RL训练该怎么扩大规模？十万张呢？
本文是腾讯混元团队针对大模型强化学习规模化训练的研究，聚焦万卡级算力下Batch Size优化问题，拆分样本效率与系统效率的影响，给出可落地的调优框架，实测可缩短29%训练时间。
【AAAI 2026大会特邀报告】从推理到科学发现：AI迈向可精专通才之路
上海人工智能实验室周伯文在AAAI 2026大会提出，当前处于AGI前夕，需通专融合智能。他认为可深度专业化通用模型是实现AGI的可行路径，科学发现是AI前沿，还介绍了SAGE架构及相关成果。
百度CTO王海峰：AGI曙光已现，Scaling Law仍有效｜新智元十周年峰会
新智元十周年峰会，百度CTO王海峰分享AI发展。回顾十年，从AlphaGo到如今大模型爆发，AGI曙光已现。他指出AI具通用性和全面性，百度内部超45%新增代码由AI生成，Scaling Law仍有效。
刚刚！Thinking Machines Lab ｜ 长文揭开LLM推理不确定性真相！
Thinking Machines Lab发布《克服LLM推理中的不确定性》，揭示大语言模型推理不确定性原因，并非“并发 + 浮点”假设那么简单，主要是负载及batch size不确定所致，还给出让核函数有批次不变性的方法及实验结果。
开放世界任务成功率82%！美的攻克机器人泛化控制难题
美的AI研究院和华东师范大学联合提出ChatVLA - 2模型，引入动态混合专家架构和双阶段训练流程。真机实验显示其开放世界任务成功率达82%，远超现有方法，为通用机器人控制提供新思路。
3A大作！阿里ROLL团队从基建->算法->机理，推动RL4LLM全栈协同优化
阿里巴巴ROLL团队联合高校推出「3A」协同优化框架，推动「强化学习用于大语言模型（RL4LLM）」迈向新范式。Async架构提升GPU利用率，AsyPPO降低计算资源消耗，Attention机制提升训练效率与可解释性。
RoboScience机器科学发布轮式仿人形通用机器人REX G1，让机器人真正成为新一代具身生产力伙伴｜甲子光年
8月17日，RoboScience机器科学发布轮式仿人形通用操作机器人REX G1，搭载自研的Visics通用具身大模型，面向多场景打造，能完成完整任务闭环。它将移动与操作融合，适应真实环境，具强大泛化能力且续航佳。