搜索：大语言模型（LLM）

「大语言模型（LLM）」共找到 8440 篇相关文章

The Batch: 979 | LLM 清理智能体的“垃圾”

研究人员提出选择性管理智能体记忆之法，小红书Xubin Hao等构建Self - GC。它在送上下文给LLM前，让大语言模型决定内容取舍。测试显示其删历史少且保留必要细节能力强，不过未测其输出质量。

本文介绍了大型语言模型稳定强化学习新路径——几何平均策略优化GMPO。它是GRPO稳定化版本，通过优化几何平均替代算术平均，解决GRPO训练不稳定问题，在多任务实验中显著优于GRPO。

新加坡国立大学等机构团队提出 SPIRAL，让模型在零和游戏自对弈强化推理，摆脱人工监督。研究发现游戏可培养推理能力并迁移到数学，还开发系统保障训练，虽有局限但为 AI 发展指明方向。

Jina AI发布多模态向量模型jina-embeddings-v4，参数38亿，能同步处理文本与图像。内置LoRA适配器强化检索等任务表现，在多基准测试中展现顶尖性能，支持单/多向量表示。介绍了架构、上手指南等。

过去LLM训练多依赖PBRFT范式，但局限明显。2025年初起，Agentic RL新范式受关注。此综述论文梳理该方向，覆盖500+研究，构建理论框架，讨论未来挑战，助LLM从「会说」迈向「会做」。

强化学习之父Rich Sutton直言LLM是死胡同，因其无法从持续实际互动中学习，违背他坚持的原则。在新访谈和圆桌讨论中，多位专家碰撞观点，探讨AI研究问题、强化学习困境及LLM发展走向等。

Yann LeCun参与的研究用信息论揭示大语言模型与人类在‘理解世界’上的本质差异。研究引入新量化框架，分析主流大模型，发现AI与人类在‘理解’上有三大核心差异，对当前AI发展趋势提出挑战。

多模态大语言模型发展下，GUI Grounding任务是难题，现有RLVR方法有瓶颈。浙江大学等团队提出AEPO框架，推出InfiGUI - G1系列模型，小参数量刷新GUI基准测试SOTA，代码已开源。

近期 Runway 发布相关产品，让「世界模型」讨论再聚焦。其定义从强化学习语境延伸，业内理解不断变化，概念边界变模糊。如今被推到和 LLM 同级，出现概念同名但内核分裂现象。

一项来自多所高校和微软研究院的研究揭示AI模型价格倒挂现象，低定价模型可能产生更高实际开销。研究聚焦8个前沿推理模型和9个主流数据集，指出推理token是成本倒挂主因，且实际开销难以预测。