真·MoE？路由LLM最全面探索：一种笔记本也能玩的大模型Scaling Up研究
真·MoE？路由LLM最全面探索：一种笔记本也能玩的大模型Scaling Up研究事关路由LLM（Routing LLM），一项截至目前最全面的研究，来了——
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9408 点击 2025-03-19 14:45
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事关路由LLM（Routing LLM），一项截至目前最全面的研究，来了——
从自动驾驶、机器人导航，到AR/VR等前沿应用，SLAM都是离不开的核心技术之一。
评估多模态AI模型的那些复杂测试，可能有一半都是“重复劳动”！
近年来，深度学习技术在自动驾驶、计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域取得了突破性进展。然而，在现实场景中，传统单目标优化范式在应对多任务协同优化、资源约束以及安全性 - 公平性权衡等复杂需求时，逐渐暴露出其方法论的局限性。
多模态大模型虽然在视觉理解方面表现出色，但在需要深度数学推理的任务上往往力不从心，尤其是对于参数量较小的模型来说更是如此。
在春节的 DeepSeek 大热后，大模型也更多走进了大家的生活。我们越来越多看到各种模型在静态的做题榜单击败人类，解决各种复杂推理问题。但这些静态的测试与模型在现实中的应用还相去甚远。模型除了能进行对话，还在许多更复杂的场景中以各种各样的方式与人类产生互动。除了对话任务外，如何实现大模型与人的实时同步交互协作越来越重要。
CLIP、DINO、SAM 基座的重磅问世，推动了各个领域的任务大一统，也促进了多模态大模型的蓬勃发展。
DeepSeek 提出的 GRPO 可以极大提升 LLM 的强化学习效率，不过其论文中似乎还缺少一些关键细节，让人难以复现出大规模和工业级的强化学习系统。
超低成本图像生成预训练方案来了——仅需8张GPU训练，就能实现近SOTA的高质量图像生成效果。
在大模型逐步接近AGI之时，"AI对齐"一直被视为守护人类的最后一道防线。