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算法论文8
别再卷数据了,LLM也怕「过劳死」!CMU等揭秘灾难性过度训练
CMU、斯坦福等四大名校研究团队挑战“预训练规模越大越好”观点,提出“灾难性过度训练”现象,即增加预训练数据可能导致后训练性能下降,并从现实证据、控制实验、理论分析等方面阐述新研究贡献,还介绍了相关实验及结论。
新智元
算法论文8
只需一次指令微调,大模型变身全能专家天团,8B模型性能反超全微调基线 | ACL25 Oral
预训练大模型适应专业领域需高昂微调成本,稀疏混合专家架构虽能提升推理效率,但从头训练耗资源。浙大与Thomson Reuters团队提出SIMoE,单阶段微调就能升级大模型,还解决传统方法两大局限,在性能和效率上双突破。
量子位
开源动态7
Qwen3小升级即SOTA,开源大模型王座快变中国内部赛了
开源大模型进入中国时间,Kimi K2风头正盛时,Qwen3迎来升级,235B总参数量仅为Kimi K2四分之一,基准测试性能却超它。Qwen官方不再用混合思维模式,新模型仅支持非思考模式,此次是小更新,大招在后头。
量子位