被Transformer光芒掩盖的论文，Meta科学家回顾十年前创新之作
被Transformer光芒掩盖的论文，Meta科学家回顾十年前创新之作这篇论文包含了当前 LLM 的许多要素，十年后的今天或许仍值得一读。
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7407 点击 2025-05-02 15:32
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这篇论文包含了当前 LLM 的许多要素，十年后的今天或许仍值得一读。
现如今，微调和强化学习等后训练技术已经成为提升 LLM 能力的重要关键。
随着大语言模型 (LLM) 技术的迅猛发展，基于 LLM 的智能智能体在客户服务、内容创作、数据分析甚至医疗辅助等多个行业领域得到广泛应用。
随着人工智能技术迅猛发展，大模型（如GPT-4、文心一言等）正逐步渗透至社会生活的各个领域，从医疗、教育到金融、政务，其影响力与日俱增。
阶跃星辰正式发布并开源图像编辑大模型 Step1X-Edit，性能达到开源 SOTA。该模型总参数量为 19B (7B MLLM + 12B DiT)，具备语义精准解析、身份一致性保持、高精度区域级控制三项关键能力；支持 11 类高频图像编辑任务类型，如文字替换、风格迁移、材质变换、人物修图等。
RL + LLM 升级之路的四层阶梯。
论文的第一作者是香港中文大学（深圳）数据科学学院三年级博士生徐俊杰龙，指导老师为香港中文大学（深圳）数据科学学院的贺品嘉教授和微软主管研究员何世林博士。贺品嘉老师团队的研究重点是软件工程、LLM for DevOps、大模型安全。
RTP-LLM 是阿里巴巴大模型预测团队开发的高性能 LLM 推理加速引擎。它在阿里巴巴集团内广泛应用，支撑着淘宝、天猫、高德、饿了么等核心业务部门的大模型推理需求。在 RTP-LLM 上，我们实现了一个通用的投机采样框架，支持多种投机采样方法，能够帮助业务有效降低推理延迟以及提升吞吐。
LLM Agent 火了两年了，但业界仍然存在许多非共识。智能体数量卷上去了，概念炒上去了，但质量参差不齐，娱乐向的不好玩，提效向的不好用，具体企业落地更是各种大小问题不断。
在人工智能飞速发展的今天，LLM 的能力令人叹为观止，但其局限性也日益凸显 —— 它们往往被困于训练数据的「孤岛」，无法直接触及实时信息或外部工具。