小红书 AllSpark 提出增强上下文学习能力的数据管线

小红书 AllSpark 团队提出了一套不依赖人工标注的合成数据训练流程，旨在增强模型的上下文学习能力。该管线通过使用 GLM-5.2 对 3515 篇公开文档进行深度改写以切断参数记忆，最终生成了 9625 条训练样本，团队称此举使 35B 模型得以追平万亿参数前沿模型。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。