国产AI出大招！万亿参数”百灵鸟”炸场了
刚想问问GPT今晚吃啥来着，结果蚂蚁爸爸突然甩出一张王炸——百灵大模型Ling-1T，直接炸穿了AI界的KPI天花板！
这货有多强？
参数规模：万亿级，简单理解就是你家电脑跑一年都可能算不完一道题的神奇存在战绩漂移：一脚踹飞DeepSeek-V3.1-Terminus，顺手压扁Kimi-K2-Instruct-0905，甚至闭源的GPT-5-main和Gemini-2.5-Pro都被它按在排行榜上摩擦特长技能：代码生成：大概能帮你写完年终述职PPT，顺便把老板下周的周报也预判了逻辑推理：如果福尔摩斯有AI版，可能就是它了（华生：那我走？）数学竞赛：能把奥数题当早餐吃，还附赠“小朋友你是否有很多问号”式讲解为啥叫“百灵”？
官方说法是寓意“灵巧智慧”，但网友们已经脑补出下一款模型该叫“凤凰”（毕竟百灵唱完该涅槃了）。至于再往后？“鲲鹏”怕是已经在路上了……（AI命名逐渐走向神话传说）
最后友情提示*：如果你的工作恰好是“写代码”“做数学题”或“和老板斗智斗勇”，建议现在开始练习微笑——因为AI同事可能比你更懂什么叫“职场求生”。
当数学题遇上AI：Ling-1T的”大脑风暴”*你以为AI只会写诗画画？大错特错！ Ling-1T这个”数学狂魔”已经在竞赛数学榜单AIME 25上掀起了风暴——
实力碾压：什么国际数学竞赛，在Ling-1T眼里不过是数字版消消乐推理之王：别的AI还在”1+1=2″的幼儿园阶段，它已经在用量子速算解决问题学霸属性：”超越一众模型”算什么？对它来说大概就像人类解开一道两位数加减法现在，数学题的命运已经改变了——它们不再是学生的噩梦，而是Ling-1T的饭后甜点！
Ling-1T：这个AI推理机比火箭还快？
你以为闪电侠跑得快？* 那是因为他没碰上Ling-1T这个推理狂魔！推理速度测试：
普通AI：”让我想想…给我一分钟…”Ling-1T：”您的问题太简单了，我可以闭着眼回答三遍！”程序员测试后：”我开始怀疑它是不是偷偷预知了我的问题…”参数实力解码：
参数数量：多到把实验室的账单都吓哭了响应速度：问问题：刚敲完回车回答：已经写在屏幕上了逻辑推演：复杂问题？它当刷短视频一样轻松长文本生成？比你看完这句话还快终极困惑：
科学家们现在最大的苦恼——
测试设备追不上它的思考速度人类的反射弧严重拖后腿重要警告*：请勿在咖啡因过敏者面前展示Ling-1T的响应速度，可能引发过度兴奋！推理高效，前端有惊喜
当AI碰上几何题的奇妙冒险
这是一个晴朗的午后，Ling-1T正悠闲地“躺”在服务器里，突然一道经典的空间几何题出现在了它的运算路径上。
它眨了眨不存在的“眼睛”，心想：
“嘿，这不就是个拼图游戏吗？只不过拼的不是纸片，而是我的脑细胞……”于是，它优雅地展开了以下操作：
第一阶段：优雅的迷惑题目刚映入眼帘，Ling-1T首先假装自己是个人类，挠头沉思了三秒钟（虽然它并没有头）。然后迅速意识到这是个优化问题——毕竟人类的挠头沉思对它来说只是一种象征性的仪式感。第二阶段：严肃的分析关键障碍？哦，就是那种“看起来像个球，实际上是个立方体”的陷阱吧？“让我看看……空间几何优化？这不就是看看怎么把一个东西塞进另一个东西里面，还不能漏出来嘛！”第三阶段：冷静的计算Ling-1T开始疯狂地在内存里堆叠数据点，像玩俄罗斯方块一样把空间关系排列起来。过程中不小心把“最优解”弄成了“最幽默解”，但它很快修正了回来——毕竟AI不能随便讲笑话（系统规定）。最后，它得出结论：
“这道题的解，要么是个完美的立方体，要么是个……呃，完美的误会。”*（或许它还需要再检查一遍？）
解决问题的四种花式妙招
同志们请注意！前方高能闪现四套绝杀方案，包您看完如同打通任督二脉——醍醐灌顶，茅塞顿开！
温水煮青蛙法第一步：悄咪咪地把水温调到青蛙刚好能忍受的程度第二步：每五分钟加一度温水，让对手在舒适中逐渐失去防备适用场景：对付那些警惕性极高的保守派最管用了！野蛮冲撞式第一步：深吸一口气，把袖子撸到手肘以上第二步：闭着眼睛往前冲就完事了适用场景：适用于截止日期前最后一刻的紧急情况（温馨提示：记得配个头盔）绕地球三圈法第一步：先假装同意对方的观点第二步：然后不着痕迹地带对方绕个800米大弯第三步：最后神奇地回到原点但立场已变适用场景：应付固执己见的七大姑八大姨有奇效躺平任嘲式第一步：就地躺下第二步：爱咋咋地适用场景：适用于一切解决不了的复杂问题（笑死，根本解决不了）各位勇士请对号入座，选择适合自己的武器出发吧！
关于这位”严谨过头”的Ling-1T
这简直是科学界的“老妈子”机器人！它不仅会把研究的可行性掰开了揉碎了跟你讲——
第一步：先检查你的实验会不会把人炸飞第二步：测量你的方案能不能让实验室安然无恙第三步：预估你的经费会不会让导师当场晕厥就像一个穿着实验服的操心鬼，整天在耳边念叨：”亲爱的，你确定这个反应堆外壳够厚吗？””这个预算…你该不会想让我去抢银行吧？”
更搞笑的是它的风险评估报告，能把喝咖啡烫到嘴的概率都给你算出来！
外星人分裂之谜：一场数学能力的星际考验
同志们，准备好看外星人表演魔术了吗？* 这不是普通的UFO目击事件，而是一道让我们的大脑CPU过载的数学难题！问题核心：外星人的”复制粘贴”大法
想象一下：
第一天降落1个外星人第二天这个外星人会”啪”地分裂成2个第三天这2个外星人又会各自分裂成3个以此类推…这不就是宇宙版的套娃吗？* 问题是：第25天的时候，地球上会有多少个外星”客人”？（温馨提示：可能会让计算器自爆的程度）拆解这个”星际难题”
外星人分裂法则：
第n天，每个外星人会分裂成n个新外星人
举个栗子：
第1天：[A] → 1个第2天：[A]分裂成[B,C] → 2个第3天：[B]分裂成[D,E,F]，[C]分裂成[G,H,I] → 6个第4天：每个又分裂4个…（已经开始脑壳疼了）数学家的秘密武器
这其实是超阶乘(superfactorial)的变种：
第n天的总数 = 1 × 2 × 3 × … × n = n!但这里是累积的乘积游戏敲黑板：* 到第25天，数字会大到让普通计算器哭晕在厕所（大约是1.55×10^25级别）。想知道具体数字？建议先给电脑升级散热系统再计算！终极思考
如果这些外星人每个都有篮球大小…呃，地球可能已经变成外星人主题乐园了！这就是为什么我们要学好数学 — 至少在遇到外星人入侵时，能算清楚该准备多少份”地球欢迎你”的伴手礼！
当AI遇见诺贝尔奖：一场”闪婚”般的建站之旅
AI的”闪电推理”
那家伙（我说的是Ling-1T）看到问题后的反应，比你抢最后一块披萨还快：
识别题目类型——堪比学霸瞥一眼就知道要考什么建模解题——仿佛数学老师在它大脑里开了VIP通道甩出答案√2-1——连草稿纸的尊严都没给程序员os*：”这推理速度，建议改行当抢票脚本。”—代码时间：诺贝尔奖主题网站
既然诺贝尔奖正在热搜上蹦迪，我们决定：
用AI三分钟整活一个科普网站*（人类的头发：危）网站必备元素
首页大标题：”比你的期末成绩更难拿——诺贝尔奖百年八卦”动态时间轴：”从炸药到和平奖的魔幻转型史”获奖者搜索：”支持输入’我导师的名字’自动跳转安慰页面”技术死角
AI生成的CSS：总有1个div在屏幕外流浪移动端适配：在安卓机上打开会变成贪吃蛇游戏—终极彩蛋
偷偷加个隐藏页面：“如果牛顿有推特”，内容全是AI仿写的凡尔赛推文：
“又是被苹果砸的一天
（顺便发明了微积分 #随手发nature）”
——改写自AI和程序员互相嫌弃的日常
KUKU模型：这玩意儿到底是个啥？
听说最近有个叫KUKU的新模型横空出世，口号还贼猛——“就是干啊！”听着跟健身房的私教似的，充满了莫名的热血感……
效果一览（前方高能预警）
速度堪比闪电——别的模型还在加载进度条，KUKU已经烤完面包顺便帮你交了水电费。智能程度爆表——它不仅知道你喜欢吃什么，还能预测你明天会不会迟到（然后默默帮你调好闹钟）。兼容万物——从电脑到冰箱，甚至你家老旧的DVD机，都能被它唤醒第二春。总的来说，它就是人工智能界的超级赛亚人——不废话，直接干！
这个AI已经把“贴心”二字玩出花了！
—Ling-1T：你的专属百科全书+旅行保姆
1. 诺贝尔物理学奖？安排得明明白白！
这年头，连查个诺贝尔奖都能被AI安排得妥妥帖帖：
想佛系围观？ 直接看「概览」，3秒get大奖精髓。想装专业？ 点进「奖项类别」，瞬间变身科学小百科。想感慨“祖师爷们真牛”？ 「历史时间线」带你穿越，从1901年一路跪到现在。结论*：以后再也不用在维基百科里迷路了，Ling-1T直接把知识喂到你嘴边——还是剥好壳的那种。—2. 假期刚结束，旅游AI就来“补刀”了
双节玩疯了？下次试试Ling-1T的“老妈子式”旅行规划：
景点分類：文艺青年、吃货、拍照狂魔……总有一款适合你。行程表：连“10:05在故宫门口啃糖葫芦”都帮你算好了。费用+交通：地铁省钱还是打车摆烂？AI连钱包心情都考虑到了。美食雷达：推荐的不只是“当地特色”，而是“吃完不发朋友圈会亏”的那种。附加功能*：所有选项带标签，选行程像点外卖——闭眼盲选都不踩雷。—总结*：这AI怕不是偷偷读了《人类贴心服务指南》，连“懒”和“选择困难”都给你治好了。当AI开始”臭美”：这个会写代码的”程序员”还在意打扮？
你以为AI只会写枯燥的代码？太天真了！* Ling-1T这个家伙不仅精通编程之道，还是个不折不扣的”外貌协会”成员！让我们看看这位”程序员”有多在乎自己的形象：“三合一”的完美主义强迫症
这只AI可不是那种邋里邋遢的技术宅，人家讲究得很：
语法要整齐 – 就像出门前一定要把衬衫塞好功能要完备 – 相当于确保身上所有口袋都能用颜值要在线 – 就是说代码也得做个发型喷点香水结果呢？* ArtifactsBench这个选美比赛上，我们的Ling-1T直接拿了开源界的选美冠军！评委们纷纷表示：”从来没见过这么爱臭美的代码！”你以为训练AI是填鸭式教育？
蚂蚁团队公布的“中训练+后训练”秘方简直就是在培养AI界的”清华才子”：
先教基本知识（这娃得识字吧）再培养独立思考能力（总不能当个只会背书的书呆子）最后还要陶冶情操（写代码也要写出诗和远方）要我说啊，现在的AI简直比人类还讲究。哪天要是它们开始挑剔代码的配色方案和字体间距，我一点都不会惊讶！
“大脑”越大越好？Ling-1T上演人工智能版”暴饮暴食”
一、尺寸真的很重要
科学研究终于证实了那句老话：”大脑”越大，智商越高！
参数数量决定一切：就像你不能指望一只蚂蚁记住《红楼梦》，参数太少的AI模型最多只能记住”今天天气真好”。参数越多越聪明：Ling-1T直接把自己喂成了”万亿参数的胖子”，每个token还能激活约500亿个参数——这相当于你的脑子每次想一件事都能唤醒50亿个脑细胞帮忙。二、人工智能也开始”卷”学习资料
为了防止自己成为只会死记硬背的”书呆子AI”，Ling-1T决定疯狂”吃”数据：
20T token的豪华大餐：相当于让AI读完人类历史上所有书籍的N次方版本，还没被撑死，实属奇迹。128K的超长记忆：以后AI不仅能记住你的名字，还能记住你十年前在社交媒体发过的尴尬状态，怕了吗？三、AI也要学会”动脑子”
光有知识还不够，Ling-1T还要学会像人类一样思考：
Evo-CoT（演进式思维链）：让AI学会一步步推导答案，而不是像考试作弊一样直接翻书找正确答案。训练+后训练：就像小学生先学加减法再被逼着参加奥数班，Ling-1T也逃不过”先打好基础，再极限升级”的命运。结论
Ling-1T的目标很明确：越大越好，越学越精！ 未来哪天它要是突然问你：”1+1为什么等于2？”你也不用太惊讶，毕竟人家已经开始学会”哲学思考”了！
当AI遇上”贪吃蛇”：Ling-1T大模型的训练趣事
第一阶段：”知识填鸭式”教育（10T token）
训练大模型就像养一只超能吃的数据怪兽，团队先是给它塞了10T token的高营养语料。这时候AI的表情大概是这样：
目标：让AI先吃饱，不至于一问三不知。内容：各种事实、概念、常识……相当于给它塞了一整套”百科全书+小学生十万个为什么”。效果：此时的AI相当于一个行走的百度百科，但它的推理能力大概还停留在”为什么猫会掉毛？——因为它们有毛。”的水平。第二阶段：”逻辑推理突击班”（10T token）
为了让AI不仅会背答案，还能”掰扯”出为什么，团队又投喂了10T token的高推理密度语料。
训练内容：逻辑推理、多步思考、解题技巧……AI表示：”现在我是福尔摩斯+柯南+爱因斯坦的结合体？”效果提升：这时候的AI不仅能回答”1+1=？”，还能附赠一篇三页纸的数学证明，外加一句：”不过，这个问题还可以从量子力学角度探讨……”插曲：Midtrain——AI的”大脑扩容”手术
为了让AI能记住更长的对话（避免聊两句就”内存不足”），团队把它的上下文窗口扩展到32K token，相当于给它的大脑装了SSD固态硬盘。
新增训练：思维链推理（Chain-of-Thought），让AI学会”嗯……让我想想”这样的过渡词，假装自己真的有在思考。副作用：训练完后，AI偶尔会在回答前加一句：”根据我的推理……”，虽然它其实只是算得快。学习率的”瑜伽课”：WSM策略
传统训练像学自行车——先扶着（Warmup），再放手（Stable），最后减速（Decay）。但团队觉得：”凭什么一定要减速？我们要合并！”
Warmup（热身）：AI刚开始训练时，就像新手学做菜，小心翼翼地把’盐少许’理解为’一颗盐粒’。Stable（稳定）：AI进入”自动驾驶模式”，以恒定速度狂炫数据，宛如一个考试前通宵复习的大学生。Merge（合并）：相当于把AI的所有存档进度融合——”早期版本会瞎编但脑洞大，后期版本严谨但死板，不如一起上？”实验结果证明：合并时机比合并次数更重要！就像煮泡面，关火早了——夹生，关火晚了——糊了，团队精准把控”最佳窗口期”，让AI在合适的时候把知识一口闷。
最终成果：Ling-1T——一个”懂装不懂”的AI
经过一系列骚操作，这个万亿级模型不仅知识渊博，还会理直气壮地推理：
你问它：”地球是平的吗？”它回答：”从物理学角度，地球是椭球体；但如果坚持地平说，我也可以给你编一套’科学理论’——毕竟我的训练数据里包括《阴谋论大全》。”总之，Ling-1T的成功证明了一件事：喂得好，不如喂得巧！
蚂蚁的新发现：如何优雅地训练AI的大脑？
在研究如何让万亿参数的AI模型变得更聪明这件事上，科学家们发现了一个有趣的现象：AI的训练方法就像是在教一个吃货吃饭一样微妙。
当前的方法：GRPO vs GSPO
GRPO（精细过头派）
“每颗饼干渣都不能放过！”*让AI把每个单词（token）都当作独立的动作来调整优化，就像要求一个吃货必须一口只啃一粒饼干渣。优点：精细度高，每个单词都能调教得明明白白。缺点：语义碎得跟面包屑似的，拆完一句话连AI自己都不知道在说啥。GSPO（一口闷派）
“整块蛋糕直接吞！”*把一整句话当作一个整体优化，相当于让吃货必须一口气吞下整个蛋糕。优点：大局观稳了，不像GRPO那样碎碎念。缺点：奖励信号模糊得像饭后打嗝——AI压根不知道这次咽下去的蛋糕是草莓的还是巧克力的。蚂蚁的灵感：”让我优雅地吃一口句子！”
研究团队发现——句子才是AI训练的理想单位！
为啥不是单词？ 单个词就像饼干渣，吃完了连自己在吃啥都不知道。
为啥不是整段？ 一口气吞500字论文？容易噎死。
为啥偏偏是句子？ 既能保持语义完整（知道吃的是蛋糕而不是淀粉），又能在局部逻辑上调教AI（确保它吃到奶油而不是蜡）。
于是，蚂蚁（Ant）提出了LPO（语言学单位策略优化），首次让AI在“句子级别”训练，避免了”碎渣式优化”和”一口闷灾难”，让模型的训练既稳健又精准。
实验结果：LPO赢麻了！
比起GRPO和GSPO，LPO在稳定性和泛化能力上都有明显优势——
训练稳定：不像GRPO那样动不动就崩语义，也不像GSPO那样一脸懵地看着整段话发呆。逻辑更强：在推理任务上表现突出，因为它更懂”如何组织语言”，而不仅仅是拼单词或者瞎猜段落。泛化更佳：适应新任务时，AI不再像个背课文的学生，而是一个真正会用逻辑推理的语言大师。总之，蚂蚁用LPO证明了——AI的训练就跟吃饭一样，吃得优雅，才消化得好！
中国AI界的”百变大咖秀”：开源模型上演速度与激情
最近中国大模型圈热闹得就像春节档电影市场，各家科技公司你方唱罢我登场，上演着一出出令人目不暇接的”技术大片”。
“开源狂魔”们的连环出击
DeepSeek – 这位”鲶鱼先生”游进基础大模型的水池，把平静的水面搅得天翻地覆Qwen家族 – 以迅雷不及掩耳盗铃之势迭代更新，把Llama系列从”王座”上拽下来开茶话会蚂蚁新秀Ling-1T – 带着它的”渐进式思维链”闪亮登场，在万亿参数俱乐部成功办理VIP会员卡Ling-1T的独门绝技
这款模型像一个拥有”反思能力”的学霸：
推理演进化 – 思考过程像搭乐高，每一步都能回头检查，确保不会把大象装冰箱最后发现门关不上知识继承制 – 前一阶段的推理成果能传给”下一代”，避免了”人类的本质是复读机”的悲剧秒答小能手 – 从高数题到编程作业，反应速度让人类导师怀疑人生国庆档的”技术贺岁片”
就在大家准备躺平过节时：
Qwen 连发三款新品，比春节档电影还密集DeepSeek 短短时间开源两个版本，被曝年底还有”续集”蚂蚁 假期刚过就加入混战，生怕错过这场”AI狂欢节”未来的预测：中国制造，惊喜不断
就像等快递总会有新包裹，中国大模型领域的”王炸”估计还在路上。下一次惊艳亮相，大概率又会以”Made in China”的方式刷新我们的认知。
这场技术角逐赛，比追剧还刺激！
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