#大模型

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  1. GPT-6 全面上线与 10 月首周的模型竞争:多模态、开源与成本同步开打

    2026 年 10 月上旬,OpenAI 面向所有 ChatGPT 用户全面上线 GPT-6 与 Intelligent UI,Anthropic 同日发布 Claude Haiku 5.5 并定价对齐;Mistral、Reflection、Aleph Alpha、Reka 等实验室密集放出开源多模态与稀疏 MoE 模型,英伟达则把 DGX Station 带入 Windows。本文盘点这一周的可核验动态,并梳理竞争焦点从模型能力转向场景与成本的信号。

  2. 96% 的含义:一颗 29B 全栈国产训练模型拆开看

    中国电信开源星辰 Xing4.0-29B-A4B——29B 总参数、每 token 激活 4B、原生 256K 上下文,全程在昇腾 910C 与 MindSpore 上训练。为什么"训练吞吐提升约 96%"这个内部对比数字,比九项跑分更值得拆解?本文从规格、架构、训练栈、基准口径和边界五个角度,拆开这颗国产训练样本。

  3. 旋转的坐标:RoPE 位置编码如何成为大模型的"时间轴"

    为什么几乎每个现代大模型都在用旋转位置编码(RoPE)?它如何用一组旋转矩阵把"绝对位置"编码成"相对距离"?从 RoFormer 的二维旋转、远程衰减的数学直觉,到位置插值、NTK-aware、YaRN 和 LongRoPE 的长度外推演进,再到 Selective RoPE、LeRoPE 等 2026 年的新方向,本文拆解这条贯穿 Transformer 的主线。