大模型论文天天读

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notebooklm 助读大模型论文

  1. 18 AGO

    openai 开源模型介绍

    oai_gpt-oss_model_card.pdf

    8 min

  2. 8 AGO

    gpt-5 官方系统介绍

    GPT-5 是一个统一的系统，包含一个智能且快速的模型，可回答大多数问题；一个用于处理更难题目的深度推理模型；以及一个实时路由器，它能根据对话类型、复杂程度、工具需求和明确意图（例如，如果你在提示词中说“仔细思考这个问题”）快速决定使用哪个模型。该路由器会根据实际信号持续进行训练，这些信号包括用户何时切换模型、对回复的偏好率以及衡量的正确率，随着时间推移不断改进。一旦达到使用限制，每个模型的迷你版本将处理剩余查询。在不久的将来，我们计划将这些功能整合到单个模型中。 GPT-5 System Card | OpenAI

    9 min

  3. 7 AGO

    Advances and Challenges in Foundation Agents v2

    基础代理的设计和运作，这是一种受人类认知启发的先进人工智能系统。它详细阐述了代理的核心组成部分，包括世界模型（用于预测环境）、记忆系统（用于存储和检索信息）、奖励机制（用于引导学习和决策）以及感知和行动模块（用于与环境互动）。此外，文本还讨论了多代理系统中的协作、优化和自我演化，并重点关注了人工智能安全方面的挑战和解决方案，例如防止越狱和数据泄露。  arxiv.org

    10 min

  4. 6 AGO

    Qwen3

    Qwen3，Qwen模型家族的最新版本，该系列大型语言模型旨在提升性能、效率和多语言能力。Qwen3系列包含参数规模从0.6到2350亿的密集型和MoE（混合专家）架构模型。Qwen3的关键创新在于将思考模式（用于复杂、多步骤推理）和非思考模式（用于快速、上下文驱动的响应）整合到一个统一框架中，并引入了思考预算机制，允许用户在推理过程中自适应分配计算资源。通过利用旗舰模型的知识，Qwen3显著降低了构建小型模型所需的计算资源，同时确保了其极具竞争力的性能。实证评估表明，Qwen3在各种基准测试中均达到了最先进的水平，并将其多语言支持从29种扩展到119种语言和方言。 2505.09388

    7 min

  5. 5 AGO

    Kimi K2

    Kimi K2，这是一个拥有 1.04 万亿参数的混合专家（MoE）大型语言模型，其中 320 亿参数处于激活状态。报告详细阐述了其预训练阶段采用的 MuonClip 优化器，该优化器结合了 Muon 的效率与 QK-clip 的稳定性，使得模型在 15.5 万亿个 token上实现了无损失尖峰的训练。此外，报告还强调了 Kimi K2 通过大规模 Agentic 数据合成和 强化学习进行后训练，显著提升了其在 软件工程和代理任务方面的能力。性能评估显示，Kimi K2 在多项基准测试中达到了最先进的水平，尤其是在代理能力方面表现突出，并已发布模型检查点以促进相关研究。  Kimi K2: Open Agentic Intelligence

    7 min

  6. 17 JUL

    反射、重试、奖励：LLM自提升

    本研究介绍了一种名为“反思、重试、奖励”的创新方法，旨在通过强化学习提升大型语言模型（LLM）的性能。当模型首次未能完成任务时，它会生成自我反思来分析错误，然后利用这些反思再次尝试。如果第二次尝试成功，模型会奖励那些促成成功的自我反思标记，从而鼓励未来更有效的反思。这种方法在函数调用和数学方程编写等复杂任务中展现出显著的性能提升，甚至使小型模型超越了规模大十倍的未经训练的模型，同时最大限度地减少了灾难性遗忘。

    10 min

  7. 15 JUL

    图检索增强生成（GraphRAG）

    这篇学术文章对图检索增强生成（GraphRAG）进行了全面的概述，这是一种通过整合图结构数据来增强下游任务执行的强大技术。文章详细阐述了一个整体的GraphRAG框架，该框架由查询处理器、检索器、组织器、生成器和图数据源五个关键组成部分构成。它还根据知识图谱、文档图谱、科学图谱和社交图谱等不同领域，考察了GraphRAG的特定设计和应用，讨论了现有挑战和未来的研究方向。文章还提到了在各个领域中构建图的方法，以及GraphRAG在问答、推荐系统和分子生成等方面的应用。  arxiv.org

    8 min

  8. 14 JUL

    Qwen2.5-Coder系列模型

    这份资料介绍了Qwen2.5-Coder系列模型，这是CodeQwen1.5的重大升级版。该系列包含六种不同大小的模型（0.5B到32B），专门为代码相关任务设计，但同时保留了通用和数学能力。这些模型通过精细的数据清洗、可扩展的合成数据生成以及平衡的数据混合进行预训练，数据量超过5.5万亿个token。评估结果显示，Qwen2.5-Coder在代码生成、补全、推理和修复等十多个基准测试中取得了最先进的性能，甚至超越了同等规模的更大模型。该模型的发布旨在推动代码智能领域的研究，并支持开发者在实际应用中广泛采用。arxiv.org

    9 min
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