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大模型竞赛转向：决胜关键为何是“后训练”？｜甲子光年

大模型价值主战场向后训练转移，Grok 4凭后训练成“宇宙最强”。产业应用中通用模型适配难，后训练方法也在进化，如采用SFT+RL等，还介绍了夸克和阿里云的后训练实践。

国内首部AI大模型私有化部署标准《人工智能大模型私有化部署技术实施与评价指南》立项，正征集起草单位和起草人。该标准全流程覆盖、多方面融合、三方协作，能解决企业部署痛点，构建安全可信生态。

MLA-Trust 是首个针对 GUI 环境下多模态大模型智能体的可信度评测框架，构建了涵盖四核心维度的评估体系，对 13 个模型深度评估，揭示可信度风险，还提供评估工具箱，推动其可靠部署。

微软开源2025年ICML获奖框架CoLLabLLM，可解决大模型多轮对话缺陷。它由四大模块构成，经多轮对话模拟和奖励优化模型。在三大基准平台测试显示，能在多样任务中高效协作。

近日，面壁发布 MiniCPM4.0 端侧模型，有 8B、0.5B 两种规模。其在基准测试表现出色，长文本推理提速，缓存锐减，还做了架构创新。此外，面壁有自研推理框架，科学化建模产线，6 月 27 - 28 日 AICon 北京站将探讨 AI 趋势。

Meta新成立超级智能实验室（MSL），首篇论文REFRAG将RAG推理速度提升30倍以上。它先把上下文压缩成摘要再解码，减少计算量和延迟，在多任务测试中表现出色，为大模型部署提供实用方案。

目前大模型大多只能输出文本，人机音频交互不顺畅。Step - Audio团队开源端到端语音大模型Step - Audio - AQAA，能直接听懂音频问题并合成语音回答，介绍了其架构和各核心模块。

智合标准中心组织起草国内首部AI大模型私有化部署标准《人工智能大模型私有化部署技术实施与评价指南》，已正式立项并征集起草单位和个人。该标准能解决企业部署痛点，有全流程覆盖等亮点。

阿里巴巴高级算法专家、通义千问大模型负责人林俊旸宣布告别千问团队，此前一晚千问团队刚推出Qwen3.5轻量化模型且获马斯克点赞。此外，Qwen3.5核心贡献者Kaixin Li和通义实验室科学家Binyuan Hui也发文告别，几人去向未明。

传统微调方法开销大、部署难，Text-to-LoRA (T2L) 框架应运而生。它基于自然语言指令对 Transformer 模型即时适配，有三种架构变体，采用两种训练方法，实验显示其在多维度表现有效。