1⃣️按照目前的发展，大模型量化技术将成为关键突破，2025年4-8bit训练让中型实验室也能驾驭千亿参数模型；我们即使整合校企资源也只能碰到万亿级稀疏MoE的皮毛，代价是科研经费透支两年。
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2⃣️实际落地场景中，单LLM已被模型编排链取代，2025年的主流方案是自我修正加可验证推理再配合外部工具和知识库，工业界基本都这么搞了。
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3⃣️工业界表面光鲜，内部却天天处理边界测试和写应急预案，算法团队大部分时间都在应对各种奇怪问题；大模型研发越来越卷，太耗资源了，普通学术团队完全跟不上节奏，我们实验室的400卡算力放到2025年真的不够看。
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4⃣️模型架构上，Transformer快不行了，下一代可能是能自己决定用多少计算的动态结构；数据方面也变了，不再是越多越好，而是更注重质量，少而精的数据集效果更好。
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5⃣️实验迭代问题更严重了，改进效果总是反反复复，我们经常遇到这周有效下周就失效的情况，没人能解释为什么，只能多测几次求个平均值保持理智。
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6⃣️多模态不再是简单拼接了，2025年的模型会让看到的和说的用同一套理解方式；应用范围也扩大了，从单纯的推理变成直接控制系统和设计药物分子，不过安全和隐私这块已经变成了硬性要求，不达标根本没法上线。
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2⃣️实际落地场景中，单LLM已被模型编排链取代，2025年的主流方案是自我修正加可验证推理再配合外部工具和知识库，工业界基本都这么搞了。
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3⃣️工业界表面光鲜，内部却天天处理边界测试和写应急预案，算法团队大部分时间都在应对各种奇怪问题；大模型研发越来越卷，太耗资源了，普通学术团队完全跟不上节奏，我们实验室的400卡算力放到2025年真的不够看。
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4⃣️模型架构上，Transformer快不行了，下一代可能是能自己决定用多少计算的动态结构；数据方面也变了，不再是越多越好，而是更注重质量，少而精的数据集效果更好。
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5⃣️实验迭代问题更严重了，改进效果总是反反复复，我们经常遇到这周有效下周就失效的情况，没人能解释为什么，只能多测几次求个平均值保持理智。
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6⃣️多模态不再是简单拼接了，2025年的模型会让看到的和说的用同一套理解方式；应用范围也扩大了，从单纯的推理变成直接控制系统和设计药物分子，不过安全和隐私这块已经变成了硬性要求，不达标根本没法上线。
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