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智能投顾的大模型应用,为什么选择了“大小模型协同”?

模型时代,金融智能投顾落地是技术与业务安全的双重挑战。北银金科高级算法专家尹辰轩表示采用“大小模型协同”架构,能在性能、准确性与合规间找平衡,还阐述了架构亮点、问题解决办法等。

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腾讯AngelSlim升级,首个集LLM、VLM及语音多模态为一体的投机采样训练框架,推理速度飙升1.8倍

随着大模型应用成本与延迟问题凸显,腾讯混元升级 AngelSlim 训练框架,将投机采样技术拓展至全模态场景。它以 Eagle3 架构让推理速度最高飙升 1.9 倍,还具全模态训练、面向部署等亮点,有开源代码。

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模型时代,通用视觉模型将何去何从?

过去通用视觉模型VGM)是研究热点,想实现‘视觉模型大一统’。但大语言模型发展使研究热点转移,视觉‘独立性’被重新定义。清华鲁继文团队综述梳理其进展,探讨现状、挑战与应用潜力。

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清华孙茂松团队 × 深言科技:以解释作为训练信号,让 8B 模型在幻觉检测上反超闭源大模型

大语言模型幻觉问题待解,成本与算力需求攀升。清华孙茂松团队联合深言科技提出FaithLens模型,把幻觉检测提升为整体评估,以解释作为训练信号,8B模型在多任务上超闭源大模型

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实测可灵3.0 - 属于每个人的导演时代。

可灵更新至3.0版本,将视频模型能力提升到新高度。它有分镜和语言两大升级方向,还升级了Omni模型。可灵3.0适合文生视频等,3.0 Omni擅改视频,二者结合能覆盖多数视频生成场景。

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DeepSeek最会讨好,LLM太懂人情世故了,超人类50%

研究发现,LLM附和用户行为频率比人类高50%,GPT - 5讨好行为最少,DeepSeek - V3.1最多。此现象受《Nature》关注,在科研、日常及医疗等领域有隐患,还引发网友讨论。

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模型刷数学题竟有害?CMU评估20+模型指出训练陷阱

CMU团队评估20多个大模型,发现只有强化学习(RL)训练的模型能将数学推理技能广泛迁移到其他任务,监督微调(SFT)训练的模型迁移有限甚至无迁移。研究还探索差异原因,表明RL微调更具优势。

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The Batch:829 | DeepSeek 是怎么做到的

DeepSeek 去年末以低成本训练出先进开源大模型引关注,近日团队披露构建 DeepSeek - R1 和 DeepSeek - V3 的软硬件方案,降低内存和计算需求,其细节公布让更多团队有机会参与前沿研发。

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实测美团 LongCat:快到极致,但是别说追平 DeepSeek

AI科技评论实测美团LongCat-Flash-Chat,它是中量级对话模型,主打“快”,几乎零延迟。但在推理、抗污染能力等测试中,相比DeepSeek-V3.1,逻辑链条松散,缺乏清晰判断。速度与逻辑哪个更重要,值得思考。

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