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大模型推理上限再突破:「自适应难易度蒸馏」超越R1蒸馏,长CoT语料质量飞升
本文从中兴通讯无线研究院「大模型深潜」团队切入,介绍了首创的「LLM自适应题目难度蒸馏」方法,该方法围绕「模型 - 数据动态匹配」提出了一条完整的CoT构建流程,显著提升了长CoT语料的质量。
万字长文梳理「罗福莉」三个半小时的访谈:2026年不是Agent元年,是生产力爆发年
小米大模型负责人罗福莉在访谈中复盘技术剧变,分享对OpenClaw的认知转变,阐述Agent框架本质,介绍MiMo V2架构选择,探讨人跟Agent共创、多模态Agent等内容,判断2026年生产力将爆发。
AIEC 2026:今天起,Agent开始成为企业里的「新员工」
AIEC 2026人工智能+生态大会在北京召开,聚焦AI从战略部署到产业实践。大会指出大模型发展风向已变,落地竞赛开启,未来AI将成企业员工,还探讨了Agent落地关键及人与AI关系等问题。
给非技术人的大模型介绍:从零训练ChatGPT的全流程、天价成本及企业务实替代方案
文章介绍从零训练ChatGPT级别大模型的全流程、高昂成本,指出这对多数企业不现实。建议企业战略从构建转向应用,通过租用API或微调开源模型利用大模型,将专有数据视为核心资产。
大模型学会拖进度条看视频了!阿里新研究让视频推理告别脑补,实现证据链思考 | ICLR 2026
阿里巴巴未来生活实验室团队解决多模态大模型视频推理难题,推出ReWatch数据集和ReWatch - R1模型。数据集克服现有训练数据痛点,模型用SFT + RL范式及创新奖励机制,实验成绩SOTA。
大模型听懂语音却反而变笨?港中深与微软联合解决语音大模型降智问题
从GPT - 4o开启全能交互时代后,Speech LLM面临“模态推理鸿沟”问题,输入从文本变语音,推理能力显著衰退。港中深与微软联合提出TARS框架,通过三项创新解决此问题,实验显示推理能力100%复原。
Agent/Skills/Teams 架构演进过程及技术选型之道
文章结合作者实践与多篇论文,梳理Agent架构从单点提示词调用到Agent Teams的演进逻辑,分析Single Agent、Multi - Agent、Agent Skills、Agent Teams的优劣,给出架构选型建议,强调架构应与问题复杂度匹配。
告别昂贵人工标注,英伟达全自动视频理解助力小模型逆袭顶级大模型
麻省理工、英伟达等推出FoundationMotion,它是全自动数据生成流水线,能解决运动数据稀缺难题。通过自动标注生成问答数据,让小模型经微调后在运动理解上超越顶尖闭源模型,还介绍了其数据生成、问答设计等环节。
穷人福音!MIT研究:不用堆显卡,抄顶级模型作业就成
MIT研究把59个不同模型凑一起,发现强大模型对物质理解趋同,且性能越强思维越接近。研究还指出性能不佳模型的问题,认为可通过模型蒸馏让小模型模仿大模型,实现算力自由。
国产大模型「五强争霸」,决战AGI!
中国基础大模型市场形成「基模五强」格局,包括字节、阿里、阶跃星辰、智谱和DeepSeek。它们要么有钱,要么有人,各有特色与优势。未来竞争焦点是追求更高「智能上限」和突破「多模态能力」,决战AGI。