多模态大模型与强化学习的融合正掀起AI新浪潮！从视觉推理到复杂数学计算，通过规则奖励微调、分阶段训练等创新方法，模型在精准定位、逻辑推理等任务上表现惊艳。GRPO等策略让模型学会"思考"，而自适应推理、分层评估等方向将推动技术更智能、更可靠。这场"看懂世界+做出决策"的智能革命，正在重新定义AI的边界。

阿里妈妈搜索广告团队创新推出GFlowGR、NEZHA和VALUE三大技术，解决生成式召回中的价值差异化建模、实时推理延迟和语义质量平衡难题。GFlowGR通过GFlowNet框架实现商品价值精准度量，NEZHA采用轻量解码架构达成毫秒级响应，VALUE则结合加权Trie树兼顾语义与商业价值。这些技术已在阿里妈妈搜索广告主场景全量上线，带来大盘营收显著提升8%。

大语言模型在电商领域的应用展现了显著优势，通过构建个性化生成式推理模型，深入分析用户属性、搜索词和行为序列，精准推断用户意图并生成商品推荐。优化方案从语义ID、PreSFT和SFT三阶段入手，提升模型表现。实验结果显示，成交笔数和金额均有增长，验证了生成式召回范式的潜力。未来将探索双LLM架构和RL技术，进一步提升模型能力。

本文深入探讨了RAG技术原理及LlamaIndex实战应用，通过《长安的荔枝》案例，详细解析了AI如何像人类一样“读书”。从基础概念到实战代码，再到参数优化与系统架构，全面展示了如何构建高效问答系统。此外，还介绍了如何通过AgentBay扩展RAG功能，实现多源信息整合与自动化操作。

高德地图推出G-Action生成式行为推荐框架，通过AI大模型预测用户出行意图。该技术结合时空、天气等实时数据，用自然语言理解用户行为流，精准推荐"动作+地点"组合。相比传统推荐，模型在Action预测准确率提升8.1%，并实现语义连贯的个性化推荐，如自动关联"导航-团购-评价"行为链。目前已在到店卡等场景取得显著效果，未来将持续优化多目标预估能力。

大模型通过深度思考展现复杂推理能力，其核心在于Transformer架构的自回归预测和足够大的参数规模。深度思考减少幻觉，提升模型推理准确性。CoT等技术通过外部引导释放模型潜力，RLHF则进一步对齐人类偏好。未来探索聚焦原子性思考、垂类结构和In-Context Learning新范式，推动AI向AGI迈进。

5G时代网络投诉处理面临少样本识别难题，传统小模型泛化能力不足，大模型又缺乏领域知识。创新方案来了！通过大模型生成高质量模拟样本，结合小模型反馈迭代优化，成功提升少样本投诉识别准确率21%，整体提升9%。实验证明，这种大小模型协同的增强学习框架既实用又高效，为通信领域智能化运维提供了新思路。

信也科技通过微调30B MOE模型，统一客服对话小结生成逻辑，替代原有多个模型的复杂方案。优化后，模型调用次数减少75%，处理耗时降低70%，GPU资源占用减少66%。微调模型在正确性、指令遵循和幻觉抑制上均优于原方案，实现了降本增效和架构简化。该方案还可拓展至电销标签标记任务，表现出MOE模型在多任务SFT中的潜力。

高德终端团队在代码仓库升级中，面临版本跨越大、代码更新多的挑战。为解决研发效率问题，开发了基于code RAG和code Agent的提效工具，但仍存在召回率、准确率及稳定性问题。通过大模型微调，重点学习代码模块，简化任务，提升推理准确性，最终实现78%的综合准确率，并在mac端成功部署，满足端侧运行需求。

小编带你了解如何微调OpenAI的GPT-OSS-20B模型，使其支持多语言推理。通过引入“推理语言”选项，结合TRL库和LoRA技术，模型能在英语、西班牙语、法语等多语言中生成推理链。微调过程包括安装库、准备数据集、配置模型、训练及推理。最终模型能根据用户选择的语言进行推理，提升用户体验。

大模型微调在租房平台意图识别场景中展现显著优势，通过Qwen3-8B模型微调，准确率提升至94.5%，远超传统方法。微调不仅优化了模型性能，还降低了延迟，满足了实时交互需求。数据质量和多样性是微调成功的关键，少量高质量数据也能带来显著效果。ms-swift框架简化了训练流程，支持多尺寸模型微调，为业务提供了高效、低成本的解决方案。

后训练在预训练模型基础上，通过微调和对齐提升特定任务表现。随着模型规模扩大，后训练扩展律成为突破点，强化学习在推理能力提升中发挥关键作用。常见方法包括全量与部分微调、对齐技术及强化学习策略优化。推理阶段通过慢思考与CoT等策略优化模型表现。后训练结合SFT与RL，推动模型性能持续提升。

探索了FLUX.1-dev模型在原生2k分辨率图片生成上的微调经验。通过超清图片微调和多分辨率混合训练，解决了位置编码外推和细节缺失问题，提升了模型生成超清图片的质量。微调后的模型在发丝、眼睛等细节上表现优异，兼容社区LoRA，未来将拓展更多艺术风格和高质量打标，进一步提升美学性和人物质量。

Unsloth微调Qwen3-1.7B实战：垂直领域效果提升显著！通过混合精度训练显存仅需模型16倍大小，1.7B小模型微调后得分从0.7跃至0.78，逼近7B量化版性能。微调侧重风格学习而非知识注入，配合RAG效果更佳。附Colab教程和HuggingFace模型，GTX1080Ti也能跑！

在大模型即服务（LMaaS）背景下，隐私保护成为关键挑战。字节跳动、香港城市大学、清华大学和南京大学的研究团队提出Split-and-Privatize（SAP）框架，结合拆分学习与差分隐私技术，有效平衡隐私与模型性能。SAP通过贡献令牌识别（CTI）方法，自适应调整隐私噪声，显著提升隐私保护能力，同时保持模型效用。实验表明，SAP在多个数据集上表现优异，为语言模型隐私保护提供了新思路。

大型语言模型如GPT-4在NLP领域广泛应用，但训练成本高昂。PEFT（参数高效微调）技术如LoRA、QLoRA等，通过减少可训练参数，显著降低训练时间和成本，适用于多任务和多用户场景。LoRA通过引入小矩阵更新模型权重，QLoRA结合低精度存储和高精度计算，进一步优化内存使用。这些技术使模型在保持高性能的同时，大幅提升训练效率，适合企业级应用。