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基于规则的强化学习（RL/RFT）已成为替代 SFT 的高效方案，仅需少量样本即可提升模型在特定任务中的表现。
多点发力，协同并进，才能让AI的成长有更多道路可走
众所周知，大语言模型（LLM）往往对硬件要求很高。
AI乃至生成式 AI 正以前所未有的态势向边缘设备迁移，从 AIoT 的初步探索，迈向真正意义上的边缘 AI 时代，这一转变让嵌入式行业发生着天翻地覆的巨变。
Llama 4真要被锤爆了，这次是大模型竞技场（Chatbot Arena）官方亲自下场开怼：
大家翘首以盼的 Llama 4，用起来为什么那么拉跨？
一块毫无设计感的电路板，成了全网最火的「AI 硬件」。
法国班轮巨头达飞与本土科技公司Mistral AI合作，在未来五年内投资1亿欧元（1.1亿美元），为集团的航运、物流和媒体活动部署定制的人工智能解决方案。
在信息检索系统中，搜索引擎的能力只是影响结果的一个方面，真正的瓶颈往往在于：用户的原始 query 本身不够好。
路由LLM是指一种通过router动态分配请求到若干候选LLM的机制。论文提出且开源了针对router设计的全面RouterEval基准，通过整合8500+个LLM在12个主流Benchmark上的2亿条性能记录。将大模型路由问题转化为标准的分类任务，使研究者可在单卡甚至笔记本电脑上开展前沿研究。