2026-01-03
大模型高效微调
Nat. Mach. Intell. 提出的 scPEFT 框架用低维适配器冻结主干，实现单细胞大语言模型任务与物种迁移，参数与显存下降 90% 以上，缓解灾难性遗忘，为生命科学大模型落地提供低成本范式。
2025-10-15
大模型训练范式革新
谷歌、腾讯、斯坦福等相继提出“无需微调”或“极低成本”即可让大模型自我进化的新框架，标志传统重训练/微调模式正在被上下文学习、自我改进、无训练优化颠覆，显著降低算力与资金门槛，将加速模型平民化与行业落地。
2025-10-03
模型微调平民化
Thinking Machines Lab发布Tinker/Thinker API，用几行Python即可完成大模型微调，获卡帕西点赞；淘天开源RecIS框架，支持超大规模稀疏-稠密训练。工具链成熟显著降低研究与产业落地门槛，加速AI民主化。
2025-10-02
大模型微调与推理创新
蚂蚁&港大PromptCoT 2.0用强化学习自博弈合成任务，30B模型数学代码刷新SOTA；Thinking Machines推出Tinker一站式后训练工具，LoRA微调门槛骤降；DeepSeek开源TileLang国产GPU语言，华为昇腾Day0适配，底层生态加速自主化。
2024-12-08
强化微调技术突破
OpenAI推出Reinforcement Fine-Tuning，用几十条样本即可让o1-mini反超o1，得分暴涨80%，为垂直领域低成本打造专家模型提供新范式，科研、医疗、法律等场景商业化门槛显著降低。
2024-09-17
高效微调与硬件革新
上交&哈佛提出LoRA-Dash，把特定任务微调参数量再降8-16倍；Nature研究发布新型忆阻器，能效达Haswell CPU的460倍，为昂贵LLM的端侧部署与节能训练提供新路径。
2024-09-16
高效微调框架LoRA-Dash登场
上交大与哈佛联合推出LoRA-Dash微调框架，针对特定任务方向优化低秩适配，显存与算力需求较LoRA再降30%以上，在Code、Math、MedQA等基准上取得SOTA，为中小企业和边缘端模型定制提供新工具。
2024-08-22
多模态大模型激战
GPT-4o微调免费、豆包多模态升级、腾讯混元MoE、微软Phi-3.5三连发，国内外厂商在同一周密集放出多模态与MoE新模型，标志大模型竞争进入“多模态+低成本”阶段，直接决定下游应用落地速度。
2024-08-20
大模型性能突破与开源竞赛
通义千问Qwen2-Math 72B数学能力超越GPT-4，微软AgentInstruct合成数据让LLM数学暴涨168%，智源Infinity-Instruct千万级指令集把Llama3.1推到GPT-4边缘，开源社区正用数据工程与后训练技巧快速缩小与闭源巨头的差距，预示基础模型格局或加速洗牌。
2024-07-27
开源大模型生态升级
Meta推出迄今最强开源模型Llama 3.1 405B，性能对标闭源旗舰；SGLang、vLLM等推理框架同步优化，实现3K Star级加速；OpenAI则限时免费微调GPT-4o mini。开源与闭源同时放大招，降低开发者门槛，加速应用层创新。
2024-05-21
模型训练方法反思
哥伦比亚与Databricks研究显示LoRA在数学、编程任务精度仅为全量微调80%-90%，但遗忘更少；北大教授指出“只会闲聊的大模型用户不买单”，强调垂域应用与数据策略需重新评估。
2024-05-09
模型训练降本增效
Unsloth框架结合QLoRA把Llama3-8B微调显存压缩至7.75GB，1080Ti即可训练；ICLR颁发首届时间检验奖给VAE，凸显高效训练与生成式基础架构持续创新，将降低中小团队进入大模型研发的门槛。
2024-05-06
开源数据与模型工具链
HuggingFace发布15T tokens FineWeb数据集并配套部署、量化、微调教程，降低大模型训练与本地化门槛，推动社区创新。
2024-05-03
Llama 3开源生态升级
Meta公布Llama 3全周期训练细节并同步放大开源工具链，引发全球微调与测评热潮，降低行业进入门槛，加速中小团队大模型应用落地，进一步巩固开源阵营对闭源模型的竞争壁垒。
2024-04-28
大模型高效压缩与微调
港大&北航联合研究显示Llama 3低比特量化性能显著下降，引发社区对端侧部署可行性的再评估；同时参数高效微调综述与多模态开源模型XVERSE-V、ViTamin等发布，为降低训练与推理成本提供新工具，推动大模型在资源受限场景落地。
2024-04-01
高效微调与数据闭环新方法
LISA比LoRA再快50%，单卡3090逼近全参微调；ICLR2024研究验证“生成数据反哺训练”闭环；UIUC与LMFlow提出低成本高效微调范式，为大模型迭代降本增效提供新路径。
2024-03-20
大模型落地与微调实践
澜舟、华为等分享10B级大模型在ToB场景“四两拨千斤”的落地经验，强调成本优先、微调驱动；同时CPU-RAG方案回击“向量数据库已死”论调，显示行业正从参数竞赛转向场景深耕与性价比优化。
2024-03-13
模型训练与微调新方法
DoRA、ReAlign等高效微调方法在LoRA基础上再提性能，降低显存开销；北大300页RAG综述系统梳理检索增强生成，提示工程与参数高效训练成为大模型落地的关键配套技术。
2024-02-16
AI应用落地与方法论
微软发布特定领域大模型建设流程指南，系统比较RAG与微调优劣；清华提出空间冗余Transformer去噪荧光图像；机器人陪跑应用亮相，显示AI正向医疗、办公、运动等细分场景快速渗透。