MiniMax M1全球技术闭门会实录：RL、混合架构、长上下文的下一步

MiniMax于7月10日举办M1全球技术探讨会，与全球学者探讨模型架构、强化学习（RL）训练、长上下文应用等前沿议题。会议指出，在有限上下文长度下，RL可提升模型输出效率，但奖励建模仍是核心瓶颈。预训练提供多样化知识基础，而构建通用推理数据集有助于减少幻觉。长上下文模型在智能体任务和企业级场景中展现出变革潜力，尤其在法律、金融等领域。混合注意力机制因兼顾效率与性能，被认为将成为主流架构。实际部署中，该架构通过优化缓存管理与批处理策略，显著提升推理速度。研究还表明，System 2推理能力源于模型对计算资源的有效利用，体现为自动生成深度推理路径的能力。
来源：https://tech.ifeng.com/c/8l7IcApwaqK