Vercel最新技术博客揭示了MCP（模型控制协议）的重大范式转变：从面向开发者的API工具转向为大型语言模型量身定制的工作流工具。这一变革源于关键发现：LLM的操作逻辑与人类开发者截然不同，它们需要不断重新发现可...

这篇技术长文系统性地剖析了大语言模型（LLM）的后训练完整生命周期，涵盖了监督微调（SFT）、奖励建模（Reward Modeling）以及强化学习方法（如RLHF）三大核心阶段。作者不仅详细阐述了如何通过人类反馈的强化学习...

谷歌研究团队正式推出VaultGemma模型，这是目前全球最大的基于差分隐私技术从头训练的开源大语言模型，参数量达到10亿级别。该模型已在Hugging Face和Kaggle平台开放访问。VaultGemma采用严格的差分隐私训练框架，在...

最新技术基准测试表明，云端分布式训练中基础设施配置对大型语言模型（LLM）训练效率具有决定性影响。专业分析显示，网络架构与存储方案的差异可能导致训练性能出现高达6-7倍的波动，直接关联数百万美元的计算成本。...

Mini-o3作为新兴开源视觉推理模型，实现了与OpenAI o3类似的多轮交互能力，支持高达数十轮的连续对话推理。该项目完全公开训练流程，涵盖数据构建、模型架构与训练策略，为学术界和工业界提供可复现的视觉-语言智能...

大型语言模型（LLM）推理过程中的非确定性问题正成为制约科学研究可重复性的关键障碍。即使将温度参数调整为0（贪婪采样模式），ChatGPT等模型仍无法保证输出结果的确定性。这种现象不仅存在于API服务中，即使在本地...

清华大学团队开源AgentScope框架，为大型语言模型应用开发提供全新范式。该框架采用智能体导向编程（Agent-Oriented Programming）设计理念，显著提升LLM应用的透明度和实时可控性。其核心特性包括工具管理、长时记...

GitHub上最新开源项目“Awesome Agentic LLM+RL Papers”系统性地整理了大语言模型（LLM）与强化学习（RL）结合的智能体研究领域的关键论文资源。该资源库聚焦于Agentic AI这一前沿方向，涵盖了LLM作为决策核心与RL训...