
回看技术路线,杨植麟将大模型的发展划分为三个阶段:三年前的第一阶段,主要依赖互联网原生数据与少量用于价值观对齐的人工标注;去年的第二阶段,重心转向大规模强化学习,由研究人员精选高质量任务来提升模型表现。来到2026年,AI研发方式迎来根本性变化,研究者的角色正逐步转变为“AI算力调度者”。在这一新阶段,AI将利用海量Token自主生成新任务与环境,设定更合适的奖励参数,甚至深入参与探索全新的网络架构。
这一趋势意味着AI研发效率将迎来指数级加速。月之暗面表示,其核心产品
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用户38505528 6个月前0
粘贴不了啊用户12648782 7个月前0
用法杂不对呢?yfarer 7个月前0
草稿id无法下载,是什么问题?