大模型
讲清大模型这一技术品类：它是什么、靠什么能力成为 AI 应用的基础，选型时要看的关键维度，以及它的能力边界在哪。
大模型是当前 AI 应用的技术底座：以 Transformer 架构为代表，靠海量文本训练获得理解、生成和推理能力，再经微调、提示词和工具调用接入具体场景。它的价值在通用能力带来的范式变化，不在参数规模本身；边界同样清晰：知识有截止、会产生幻觉、长任务离不开外部工具和流程约束。
Muse Spark 与数学家合写六篇论文：五篇回答了悬而未决的开放问题
Muse Spark 在2026年10月2日成为 Meta 公布的一项协作研究的主角：Meta 的数学家团队与该模型共同完成六篇研究论文，其中五篇回答了此前悬而未决的开放问题。团队使用的是 Muse Spark 1.1 和 1.2 的 Thinking Mode，全程只通过 meta.ai 的普通聊...
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Mercor 会计对照研究：前沿模型做对全部题目，持证会计师平均只对 37%
Mercor 的会计对照研究在 2026 年 10 月 2 日由 Mercor 通过官方博客公布：研究团队请来 12 名平均从业 5 年半、持有注册会计师资格的初级会计师，与前沿大模型在同一批月末结账任务上正面对照。结果很刺眼——会计师的平均得分约为 37%，而 Claude Opus 5 等前沿模...
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模型对齐：大模型“会说话”之后，还要学会“好好说话”
模型对齐指的是在预训练完成之后，通过针对性训练，让大模型学会按人类期待的方式回答：诚实、不作恶、不瞎编、拒绝危险请求。预训练只教会模型"会说话"，对齐才是让它学会"好好说话"。 对齐不是预训练，也不是微调 预训练：用海量文本训练，让模型学会语言规律和世界知识——这个阶段的模型只是个"文本续写器"。 ...
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Modal Clusters 正式发布：一个装饰器拉起多节点 GPU 集群
2026 年 10 月 1 日，Modal 在官方工程博客宣布，多节点 GPU 集群产品 Modal Clusters 正式可用（GA）。开发者只需要在 Python 函数上加一个装饰器 @modal.clustered ，就能获得一个多节点集群：节点之间通过 InfiniBand verbs 互联...
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蚂蚁发布 Ling-3.1-flash：5600 亿参数，专为智能体和长任务而生
2026 年 9 月 30 日，蚂蚁集团旗下 InclusionAI（百灵）通过官方公众号发布了新一代语言模型 Ling-3.1-flash：总参数 5600 亿、每次推理仅激活约 250 亿参数，主攻智能体任务、搜索、办公软件和专业应用场景。这是 flash 系列第一次把参数规模推到 5000 亿...
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Gemini 4 Argon 登场：DeepSWE 77.9% 登顶，Google 新旗舰先给安全伙伴用
Gemini 4 Argon 是 Google 在 2026 年 9 月 30 日推出的新一代旗舰模型，也是全新 Gemini 4 系列的首款产品。DeepMind 在官方博客中称它是"下一个前沿智能时代"的开端，为复杂长程工作流中的深度推理而造，覆盖真实软件工程、企业知识工作（法律、金融）与网络安...
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Ataraxos 登上《自然》：MIT 团队用百分之一训练量，让 AI 在陆军棋超越人类顶尖
Ataraxos 是 MIT、卡内基梅隆、纽约大学和斯坦福团队在 2026 年 9 月 30 日发表于《自然》的 AI 系统。它在"陆军棋"（Stratego）上大比分击败世界第一的人类选手——AI 首次在信息不完全棋类上甩开人类顶尖高手。名字源自希腊语，意为"泰然自若"，也正是它的棋风。 第一招：...
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SFT 监督微调是什么？为什么聊天模型都要先“培训”再上岗
SFT 监督微调（Supervised Fine-Tuning）是聊天模型“上岗”前的培训环节：用成千上万条“指令-回答”示范数据，教预训练好的大模型按人类期望的方式说话做事。注意，它不是给模型灌输新知识，而是教模型“把已经学到的东西，用对格式讲出来”。 预训练、SFT、RLHF 各管什么 聊天模型...
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