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真正的AI竞争力,藏在大模型“后训练”这一步

当全球聚焦基座模型参数竞赛时,后训练变革正悄然发生。产业共识是,大模型后训练是AI落地产业必经之路。后训练技术从SFT演进至强化学习范式,企业应用也有了从技术到商业价值的完整链路。

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腾讯混元 TurboS 技术报告首次全公开:560B 参数混合 Mamba 架构,自适应短链融合

日前腾讯混元 TurboS 技术报告全公开。它是超大型 Hybrid Transformer - Mamba 架构 MoE 模型,有自适应思维链机制,总参 560B。在多榜单成绩亮眼,多语种和多任务处理能力强,还介绍了核心创新、训练策略等。

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面壁MiniCPM-SALA模型,稀疏-线性注意力,单卡吞吐百万上下文

面壁智能团队提出SALA,基于此训练的MiniCPM-SALA模型,在单张A6000显卡实现百万token超上下文推理,训练成本降约75%。它结合稀疏与线性注意力,采用混合架构,继承权重降低成本,在文本处理上优势明显。

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在软件工程中,对 AI 的过度依赖,会加速工程师的无能

资深软件工程师Doug Slater指出,在软件工程中对大语言模型(LLM)过度依赖会加速工程师无能。LLM无法取代人类批判性思维,它在输出、输入、开发速度和用户技能等方面存在风险,且无法掌握程序理论和抵抗程序熵。

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Megatron 1F1B流水线并行中的负载不均衡问题研究

文章分析Megatron 1F1B流水线并行中负载不均衡问题。通过实验发现通信时间‘一短一’,原因是最后一个Stage计算慢致不同步,额外计算引发通信延迟,还梳理了流水线各阶段执行过程。

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小小具身智能成果,高中生在腾讯拿下!

腾讯2025星火挑战周上,八十余位高中生聚焦前沿课题取得诸多成果,如具身智能成果获张正友点赞。课题涉及具身智能与机器人、文本理解等方向,不少项目有实用价值,68名同学获清北offer。

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Anthropic 发布 AI Agent 上下文工程指南

今年6月Andrej Karpathy提出用「上下文工程」取代「提示词工程」。Anthropic发布工程博客呼应此观点,指出构建AI应用重心转向策划上下文。文章详述上下文工程重要性、有效上下文剖析、检索及时任务应对技术等。

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华为多路径推理破解大模型数学瓶颈,准确率超97%|ICML 2025

大模型处理复杂问题常“翻车”,华为诺亚方舟实验室提出思维森林(FoT)框架,借鉴人类认知方式,打破线性推理范式。FoT在多个数学推理任务表现出色,准确率超先进模型,将在ICML 2025开源。

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刚刚,DeepSeek多模态技术范式公布,以视觉原语思考

DeepSeek发布多模态模型并公布技术报告,提出‘以视觉原语思考’。该模型解决多模态大模型‘指代鸿沟’问题,有把坐标变思维单元、7056倍视觉压缩、精心设计冷启动数据等创新,实验在多任务上超主流模型。

机器之心
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DeepSeek V3.2爆火,Agentic性能暴涨40%解密

文章解密了DeepSeek V3.2 Agentic性能暴涨40%的原因,即采用交错思维链机制。还对比了其与早期ReAct范式,介绍其效果、原理,以及MiniMax为落地该机制做的工作,最后提到多家模型达成技术共识。

新智元