Qwen3家族训练秘籍公开：思考/非思考融进一个模型，大模型蒸馏带动小模型
Qwen3家族训练秘籍公开：思考/非思考融进一个模型，大模型蒸馏带动小模型Qwen3技术报告新鲜出炉，8款模型背后的关键技术被揭晓！
来自主题: AI技术研报
5908 点击 2025-05-14 15:26
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Qwen3技术报告新鲜出炉，8款模型背后的关键技术被揭晓！
最近ContextGem很火。它既不是RAG也不是Agent，而是专注于"结构化提取"的框架，它像一个"文档理解层"，通过文档中心设计和神经网络技术(SAT)将非结构化文档转化为精确的结构化数据。它可作为RAG的前置处理器、Agent的感知模块，也可独立使用。
MICAS是一种专为3D点云上下文学习设计的多粒度采样方法，通过任务自适应点采样和查询特定提示采样，提升模型在点云重建、去噪、配准和分割等任务中的稳健性和适应性，显著优于现有技术。
随着生成式人工智能技术的飞速发展，合成数据正日益成为大模型训练的重要组成部分。未来的 GPT 系列语言模型不可避免地将依赖于由人工数据和合成数据混合构成的大规模语料。
一年之内，大模型推理训练可能就会撞墙。
在多模态大模型快速发展的当下，如何精准评估其生成内容的质量，正成为多模态大模型与人类偏好对齐的核心挑战。然而，当前主流多模态奖励模型往往只能直接给出评分决策，或仅具备浅层推理能力，缺乏对复杂奖励任务的深入理解与解释能力，在高复杂度场景中常出现 “失真失准”。
开发能在开放世界中完成多样任务的通用智能体，是AI领域的核心挑战。开放世界强调环境的动态性及任务的非预设性，智能体必须具备真正的泛化能力才能稳健应对。然而，现有评测体系多受限于任务多样化不足、任务数量有限以及环境单一等因素，难以准确衡量智能体是否真正「理解」任务，或仅是「记住」了特定解法。
流匹配模型因其坚实的理论基础和在生成高质量图像方面的优异性能，已成为图像生成（Stable Diffusion, Flux）和视频生成（可灵，WanX，Hunyuan）领域最先进模型的训练方法。然而，这些最先进的模型在处理包含多个物体、属性与关系的复杂场景，以及文本渲染任务时仍存在较大困难。
“先推理、再作答”，语言大模型的Thinking模式，现在已经被拓展到了图片领域。
当训练成本飙升、数据枯竭，如何继续激发大模型潜能？