标签：大语言模型
视觉生成的另一条路：Infinity 自回归架构的原理与实践
以ChatGPT、DeepSeek为代表的大语言模型取得了巨大成功，但在视觉生成领域，扩散模型仍是主流方法。视觉自回归方法因其更好的scaling特性和统一理解与生成任...
北大 & 作业帮团队提出 Text-to-SQL 新框架 Interactive-T2S，攻克宽表处理与低资源对齐难题
研究团队提出了一种名为Interactive-T2S的创新框架，旨在解决大语言模型（LLMs）在Text-to-SQL任务中的核心挑战。该框架将LLM视为一个能够与数据库进行多轮交...
西湖大学打造了一个AI科学家，突破人类SOTA，还能自己发论文
西湖大学开发的AI系统DeepScientist在两周内完成了人类需耗时三年的科研工作量，自主生成5000多个科学想法并验证1100个，最终在三个前沿AI任务上刷新了人类创...
征稿启事 | AAAI 2026“大语言模型中的深度逻辑推理”联合会议
AAAI 2026联合会议聚焦大语言模型中的深度逻辑推理问题。作为人工智能领域的顶级学术会议，第40届AAAI大会将于2026年1月在新加坡举行，其中为期两天的联合会...
大语言模型的新征程—— ACL 2025顶会见闻前沿论坛实录｜GAIR Live
2025 年 ACL 年会中，大语言模型持续主导 NLP 领域，投稿量破 8000，中国作者占比达 51%。雷峰网等邀请三位学者就大模型多方面展开深度对话，探讨 NLP 未来趋...
小扎「梦之队」首批论文上线！LLM自举进化，单步性能狂飙22%
Meta超级实验室「Meta Superintelligence Labs，MSL」的三位成员上传ArXiv论文，探索利用强化学习（RL）高效微调大语言模型（LLM），使LLM在推理时实现迭代自...
扎克伯格的豪赌初见成效？Meta新方法让LLM长上下文处理提速30倍
扎克伯格的投资似乎初见成效，Meta Superintelligence Labs 联合提出 REFRAG 高效解码框架，旨在解决大语言模型（LLM）处理长上下文输入时的效率瓶颈。在当前...
科普向：一文解构大模型后训练，GRPO和它的继任者们的前世今生
大语言模型的发展迅速，后训练的强化学习算法不断演进。从 PPO 到 GRPO 再到后续改进算法，都在不断提升模型性能与稳定性。后训练与强化学习的重要性：大语言...
奖励模型也能Scaling！上海AI Lab突破强化学习短板，提出策略判别学习新范式
强化学习已成为推动人工智能向通用人工智能（AGI）发展的关键技术节点，但奖励模型的设计与训练一直是制约模型能力提升的瓶颈。当前，大语言模型通过Next Tok...
搜索领域的下一个重大转变：从产品到基础设施
随着AI技术的广泛应用，搜索功能正在经历一场根本性的转变，从人类直接使用的产品演变为支撑AI运转的数字基础设施。搜索将成为AI时代的信息供给系统，为数百...
