AI大模型是跨学科的复杂系统，需融合理论知识与工程实践。掌握上述基础后，可进一步探索多模态模型、强化学习与大模型结合等前沿方向。持续参与开源项目（如微调LLaMA）、复现论文实验，是深化理解的有效途径。强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的三大范式之一，与监督学习、无监督学习并列。它最大的特点，是通过与环境互动，在不断试错中“学习”如何做出最优决策。强化学习是一

随着人工智能技术的快速发展，检索增强生成（RAG）作为一种结合检索与生成的创新技术，正在重新定义信息检索的方式。本文深入探讨了RAG的核心原理及其在实际应用中的挑战与解决方案。文章首先分析了通用大模型在知识局限性、幻觉问题和数据安全性等方面的不足，随后详细介绍了RAG通过“检索+生成”模式如何有效解决这些问题。具体而言，RAG利用向量数据库高效存储与检索目标知识，并结合大模型生成合理答案。此外，文

过去半年，大模型赛道出现了一个明显的拐点：模型尺寸已经不再是唯一卖点，“推理能力”成了新的分水岭。从 OpenAI o1 发布，首次将推理能力作为模型的重要特点，到春节期间引爆社区讨论的 DeepSeek-R1，推理能力已成为“新赛点”，全球主流厂商几乎在同一时间把“Reasoning”“Thinking”“Logic”写进了版本号。各家厂商推理模型发布时间轴然而，市场上对模型的真实推理水平的把握

超高规格团队，重新审视RL推理领域发展策略。在人工智能的发展中，强化学习 (RL) 一直是一种非常重要的方法。自 1998 年 Sutton 提出强化学习概念以来，就明确了只要给出明确的奖励信号，智能体就能学会在复杂环境中超越人类。在 2013 年，DeepMind 就展示过一个小实验：用 RL 训练的智能体，只凭屏幕上的像素和得分反馈，就能学会玩上世纪的街机游戏《打砖块》。

本期内容围绕1月17日至1月30日AI推理领域核心进展，横跨底层优化、多智能体协同、3D生成、OCR识别、科学发现、工业搜推、具身智能、多模态领域，囊括分形框架、智能体集群、视觉推理、测试时训练、隐式推理、紧凑token并行推理等关键技术，呈现推理从原理、架构到产业落地的全链路革新。NO.1万字详解大模型推理加速核心原理：分形规律与资源计算公式文章借鉴分形几何的自相似性原理，提出了该框架旨在系统性

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针对上述提到的BERT、GPT和对话式GPT的训练方式，可以对比总结如下：BERT：采用了双向编码器，能够同时考虑一个词左侧和右侧的上下文信息，并通过MLM和NSP任务学习语言表示。这使得BERT在理解句子中的语义关系方面具有明显优势，尤其是在需要深刻理解上下文的任务中表现突出，如问答系统、文本分类等。不过，BERT的生成能力相对较弱，因为它主要用于理解和分析文本，而不是生成新的内容。GPT：是一

针对DeepSeek这类超大规模MoE模型的多机多卡推理场景中的通信挑战，华为团队提出了三项关键技术：FlashComm技术基于相同的集合通信逻辑替大模型推理中的AllReduce 通信算子，在不改变网络并行方式的前提下，充分利用网络中低维度数据或低比特数据特性进行通信算子位置的编排，实现通信数据量的降低和通信时延的优化，同时消除了计算流程中的冗余计算，进一步提升了网络端到端推理性。

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