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大模型微调成本骤降，中小企业AI定制时代

大模型微调正从高成本的全参数训练转向参数高效微调（PEFT），以LoRA、QLoRA、Prompt Tuning为代表的技术大幅降低了资源门槛，使中小团队也能定制大模型。同时，RLHF/DPO等对齐技术解决了价值观控制问题，多模态与专业领域微调拓展了应用边界。未来趋势包括测试时动态微调、自适应与联邦微调，推动大模型从通...

大模型巅峰对决：最新测评结果揭晓

大模型评测正从单一分数转向多维能力画像。传统基准如MMLU、HumanEval存在数据污染、评测盲区等问题，高分不等同高智能。多模态与长文本评测面临对齐与注意力衰减挑战。安全性与价值观对齐成为核心维度，需防范“谄媚行为”。未来评测将场景化、元评测化，并借助开放平台与可解释性指标，但任何测评都只是真实能力的一个剖面。

本文综述多模态AI新模型的最新进展，从技术架构的“原生融合”转变、感知推理与生成的统一，到医疗、自动驾驶等领域的深度应用，同时指出数据对齐、计算成本及鲁棒性等挑战，并展望未来向通用世界模型发展的方向。

2026大模型突破：AI推理能力再跃升

2026年大模型技术从参数规模竞赛转向深度推理、多模态原生融合与高效部署。新一代模型通过强化学习驱动的推理策略和稀疏激活MoE架构实现“慢思考”能力；原生多模态训练使图像、音频、视频等数据从对齐走向共生；长上下文窗口突破百万token实用化；小模型通过混合精度稀疏推理达到接近千亿级模型性能；安全对齐从指令微调转向价值观...