Qwen
Qwen 转向持续学习 — 开源模型竞争进入环境适应阶段
阿里通义千问团队发布名为“The Becoming”的新方向,让模型通过持续交互积累经验并调整行为。它值得关心,因为开源模型竞争正从参数规模转向能否在真实环境中长期学习、形成稳定反馈。
找到 3 篇关于此标签的文章
阿里通义千问团队发布名为“The Becoming”的新方向,让模型通过持续交互积累经验并调整行为。它值得关心,因为开源模型竞争正从参数规模转向能否在真实环境中长期学习、形成稳定反馈。
月之暗面在 K2 到 K2.5 阶段投入约 20-25 万亿 tokens 做持续学习,Reddit 社区已对尚未发布的 K3.5 充满期待。值得关心的不是模型本身,而是中国大模型公司在押注什么训练范式。
上海交大与 vivo BlueImage Lab 联合提出的 Octopus 框架入选 CVPR 2026。它解决大模型"学新忘旧"的顽疾,且无需存储旧数据。端侧 AI(跑在手机、车机上的 AI)持续学习的合规路径有了新解法,但学术突破到产品落地仍需 2-3 年验证。