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中训练、后训练持续升温，模型快速迭代，成为 AI for AI 最佳试炼场
当模型开始参与研发下一代模型，大模型的研发方式正在发生什么样的变化？ 作者丨 高允毅 编辑丨 岑 峰 大多数科研构想，从未被充分验证。 这并不是研究者缺少灵感。恰恰相反，新的架构猜想、训练策略无时无刻不在涌现。但大多数想法，却在写不完的训练脚本、调不完的参数、排队等调度的 GPU 集群中，被无声消磨。 如果换种玩法，重构大模型研发呢？ 你只说了半句话：“我猜想这个架构或许能降低长上下文成本……” 它就能读懂前沿文献，生成候选方案，…
发布于 2026年9月28日 约 3 分钟阅读 更新于 2026年9月28日
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资讯摘要
当模型开始参与研发下一代模型，大模型的研发方式正在发生什么样的变化？ 作者丨 高允毅 编辑丨 岑 峰 大多数科研构想，从未被充分验证。 这并不是研究者缺少灵感。恰恰相反，新的架构猜想、训练策略无时无刻不在涌现。但大多数想法，却在写不完的训练脚本、调不完的参数、排队等调度的 GPU 集群中，被无声消磨。 如果换种玩法，重构大模型研发呢？ 你只说了半句话：“我猜想这个架构或许能降低长上下文成本……” 它就能读懂前沿文献，生成候选方案，…
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