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【人工智能】Transformer为何不可取代 | 拉施卡 | 模型MoE | DeepSeek V3 | RLVR | GRPO | 推理扩展 | o1范式 | 世界模型 | 递归推理 | 后训练
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Описание к видео 【人工智能】Transformer为何不可取代 | 拉施卡 | 模型MoE | DeepSeek V3 | RLVR | GRPO | 推理扩展 | o1范式 | 世界模型 | 递归推理 | 后训练

2026年,大模型领域已经告别野蛮生长,进入了从1到N的极致精炼时代。Transformer真的不可撼动吗?为什么DeepSeek V3采用的架构会成为行业标准?本期视频基于AI大牛拉施卡的深度访谈,为你揭秘正在发生的后训练革命,RLVR算法如何通过自动化验证杀死传统的RLHF,以及o1模型如何开启推理扩展的新范式。我们将跳出参数规模的迷信,直击世界模型、内部状态预测和递归推理等核心技术干货,解析为何未来的AI胜负手不在架构颠覆,而在工程细节的千锤百炼。

参考资料:   • State of LLMs 2026: RLVR, GRPO, Inference ...  

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