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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”？

大模型时代，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。

10月27日，MiniMax发布新一代文本大模型M2及由其驱动的MiniMax Agent。M2是专家混合模型，参数达230B但激活仅10B。它在开源模型评测中夺冠，能低成本、高速度支撑工作流，开发者评价高。

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。

NVIDIA 开源 Live VLM WebUI，可让用户在本地用摄像头实时测试视觉语言模型。它基于 WebRTC 技术，能将摄像头视频流实时传输给模型，分析结果叠加在画面上，支持多后端、多平台及多种模型。

MCP（模型上下文协议）是 Anthropic 于 2024 年 11 月开源的新技术，是 AI 大模型的标准化工具箱。它能让大模型与外界互动、获取信息、完成任务，整合 Function Call 标准，几乎所有大模型都可接入。

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。

Meta提出语言自我博弈（LSP）方法，利用自我博弈框架让模型自我改进，不依赖额外数据。LSP赋予模型挑战者和解题者身份，引入GRPO和KL散度正则化技术，解决了大模型训练的数据依赖难题。

Anthropic论文登上Nature，揭示AI模型仅通过纯数字序列就能继承另一模型的危险偏好。研究表明，即使删掉敏感词，隐性信号仍能传递，且代码和推理链也是传染通道，这对AI安全评估提出新挑战。

字节跳动开源统一多模态基础模型BAGEL，一个模型能同时理解和生成文本、图像、视频。部署测试有亮点但效果不稳定，还分享该模型体验Demo、地址及安装使用教程。

在AI热词不断涌现的时代，斯坦福大学等机构研究将长上下文、状态空间模型、扩散模型等结合，创造全新「视频世界模型」。它用状态空间模型实现长期记忆，还设置局部注意力机制，训练和推理表现出色。