研报速递 
刚刚读到一篇超震撼的技术报告！Ling 2.0团队发布了他们的万亿参数推理导向语言基础模型，这简直是AI领域的一次重大突破！🚀
研究背景与动机：
随着大模型参数规模不断增长，如何平衡计算效率和推理能力成为关键挑战。传统密集模型在万亿参数级别面临巨大的训练和推理成本，而Ling 2.0通过创新的高稀疏混合专家架构，成功将模型扩展到1万亿参数规模！
研究方法：
Ling 2.0采用了256个路由专家+1个共享专家的高稀疏设计，每个token只激活8个专家，整体激活率仅3.5%！这种设计大幅降低了计算成本，同时保持了强大的推理能力。他们还开发了Ling Scaling Laws、推理导向数据组合、DFT初始化与Evo-CoT等创新技术。
实验验证：
团队构建了三个模型变体：Ling-mini-2.0（16B）、Ling-flash-2.0（103B）和Ling-1T（1T参数）。通过Ling风洞实验系统验证了架构效率，在多个基准测试中表现出色！
关键结论：
高稀疏MoE架构是实现万亿参数模型的有效路径，Ling 2.0在保持强大推理能力的同时，显著降低了计算成本。这为未来更大规模的语言模型发展指明了方向！
未来工作：
团队将继续优化模型架构，探索更高效的训练方法，并扩展模型的应用场景。万亿参数时代真的来了！
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2510.22115
研究背景与动机：
随着大模型参数规模不断增长，如何平衡计算效率和推理能力成为关键挑战。传统密集模型在万亿参数级别面临巨大的训练和推理成本，而Ling 2.0通过创新的高稀疏混合专家架构，成功将模型扩展到1万亿参数规模！
研究方法：
Ling 2.0采用了256个路由专家+1个共享专家的高稀疏设计，每个token只激活8个专家，整体激活率仅3.5%！这种设计大幅降低了计算成本，同时保持了强大的推理能力。他们还开发了Ling Scaling Laws、推理导向数据组合、DFT初始化与Evo-CoT等创新技术。
实验验证：
团队构建了三个模型变体：Ling-mini-2.0（16B）、Ling-flash-2.0（103B）和Ling-1T（1T参数）。通过Ling风洞实验系统验证了架构效率，在多个基准测试中表现出色！
关键结论：
高稀疏MoE架构是实现万亿参数模型的有效路径，Ling 2.0在保持强大推理能力的同时，显著降低了计算成本。这为未来更大规模的语言模型发展指明了方向！
未来工作：
团队将继续优化模型架构，探索更高效的训练方法，并扩展模型的应用场景。万亿参数时代真的来了！
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2510.22115
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