中训练、后训练持续升温，模型快速迭代，成为 AI for AI 最佳试炼场
这正是近期讨论度很高的 AI for AI。 它不是研发工具的升级，是下一代大模型的核心命题。所有人都试图在这个赛道里，触碰人类终极智能。
中训练与后训练：
AI for AI 最先落地的地方
索引器预热，50B tokens ： 冻结模型其余参数，只训练新加入的 DSA 索引器，以原来全局注意力的分布为参照，先让索引器学会挑出关键信息；
稀疏注意力训练，3T tokens ： 切换到稀疏注意力，进行大规模继续预训练（也就是中训练），让模型适应新的信息读取方式，同时重点强化编程和 AI 研发能力；
学习率衰减，200B tokens ： 进入 SFT 阶段，逐步降低学习率，让能力稳定成型。
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