标签：大模型
创新Transformer！面壁基于稀疏-线性混合架构SALA训练9B模型，端侧跑通百万上下文
面壁智能发布了行业首个大规模训练的稀疏-线性注意力混合架构SALA及其文本模型MiniCPM-SALA，该模型通过创新架构设计显著提升了长文本处理能力和推理效率。传...
9B端侧开源模型跑通百万上下文，面壁全新稀疏-线性混合注意力架构SALA立功了！
Claude Opus 4.6的发布标志着大模型进入百万级上下文时代，该模型展现出跨文档法律分析和多轮Agent规划等能力。面壁智能随后推出创新的线性与稀疏混合注意力...
千问大模型联合淘宝「悬赏」：用更好的模型，解决电商的经营难题
AI技术正深刻重塑电商行业的运营模式与竞争格局。自2023年大模型元年以来，电商领域已成为AI落地的重要试验场，从图像生成到智能客服，技术工具已显著提升行...
AI for Health：从「实验室Demo」到「国民级健康伙伴」的范式跃迁 | GAIR Live 024期预告
生成式AI在医疗健康领域的应用正经历从辅助工具向基础设施的深刻转型。医疗大模型不再局限于医学影像诊断等单一功能，而是进化为兼具全科常识与专科深度的“数...
华为发布业界首个扩散语言模型Agent，部分场景提速8倍！
大模型通往现实世界的“最后三公里”中，Agent已成为最具代表性的技术路径。当前行业共识已从单纯追求“答对问题”转向更复杂的评估维度：能否以最短路径、最少交...
逆天！Mata用13个参数26字节让模型正确率从76%飙升至91%
Meta FAIR等机构研究人员开发出一种名为TinyLoRA的极致微调技术，仅需调整13个参数（26字节）即可显著提升大语言模型的数学推理能力。该方法配合强化学习框架...
2026开年关键词：Self-Distillation，大模型真正走向「持续学习」
2026年初，大模型领域的研究焦点集中在自蒸馏（Self-Distillation）技术上，这一方法被视为解决持续学习瓶颈的关键突破。传统监督微调（SFT）在模型吸收新知...
清华刘知远团队论文：最小化结构改动，短文本到长文本丝滑升级 | ICLR 2026
InfLLM-V2通过最小结构扰动实现大模型从短上下文到长上下文的平滑升级。随着大语言模型应用场景的复杂化，传统4k或8k序列长度已无法满足长文档理解、跨轮对话...
9B 模型“平替”GPT-4o ？！面壁赌对OpenClaw端侧AI，内部上演一人月产65万行代码的效率核爆
面壁智能在2023年百模大战中转向端侧大模型赛道，这一战略决策起初备受质疑，但随着苹果入局才验证了其前瞻性。三年后，公司通过发布MiniCPM-o 4.5全模态旗舰...
前OpenAI科学家&GPT之父：预训练精准数据过滤，极低成本削弱大模型危险能力数千倍
Claude价值观塑造者Neil Rathi与前OpenAI科学家Alec Radford共同发表的研究提出了一种革命性的AI安全方法。该方法主张在预训练阶段通过Token级数据过滤精准切...
