彻底搞懂腾讯GRPO！为什么说“免训练”是大模型优化的下一个风口？这篇讲透了！

关注

原创最新推荐文章于 2026-08-03 20:13:13 发布 1.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

使用python实现随机正态分布数据，并导出到表格（超详细）最近需要大量的正态分布的数据，为了方便，使用python实现随机正态分布，画出理想正态分布图和实际的矩形分布，并导出到表格里面。以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了使用python随机生成正态分布的数据，画图，并导出。正态分布是机器学习中很常见的一种需求，往往需要大量的数据进行测试，此时，本文的方法就可以大大减少因数据而花费的时间啦！如有问题，欢迎评论区留言啊！阅读详情

不调整模型参数，只优化提示词中的经验知识，就能大幅提升大模型性能——腾讯优图的新方法正在改变AI优化格局。

大模型微调不再需要昂贵计算资源！腾讯优图团队最新提出的Training-Free GRPO方法，仅需约120元成本就能达到传统7万元微调的效果，为大模型应用落地降低了门槛。

传统微调面临的核心挑战

当前，大语言模型在专业场景中使用工具（如计算器、搜索引擎）时表现不佳，传统解决方案是通过微调来优化模型参数。但这种方法存在明显痛点：

算力成本高昂：微调大型模型需要大量GPU资源
泛化能力有限：优化后的模型在新领域表现往往下降
需要大量数据：收集高质量的训练样本困难
收益递减：随着训练进行，性能提升逐渐饱和

创新解决方案：不调参数，只优化经验

Training-Free GRPO的核心思路很巧妙：保持模型参数完全不变，通过优化提示词中嵌入的“经验知识”来引导模型做出更好决策。

具体来说，该方法建立了一个外部经验知识库，工作流程分为三个关键步骤：

第一步：经验生成与分析

让模型对同一任务生成多个解决方案，然后进行自我评估，分析每个方案的优缺点。

第二步：经验提炼

基于评估结果，总结出成功的经验法则和失败的教训，形成简洁的自然语言描述。

第三步：知识库动态更新

根据新获得的见解，对经验库进行添加、删除、修改或保留操作，确保经验质量持续提升。

实验效果：低成本实现显著提升

团队在数学推理和网页搜索两大任务上进行了验证，使用了671B参数的DeepSeek-V3.1-Terminus模型。

数学推理任务表现突出

在AIME数学竞赛题库上的测试结果显示：

AIME24数据集：准确率从80.0%提升至82.7%
AIME25数据集：准确率从67.9%提升至73.3%
仅使用100个训练样本，成本约18美元（120元人民币）

与传统方法成本对比惊人

传统微调方法需要数万个样本，成本超过10000美元，而Training-Free GRPO仅需120元就实现了相当甚至更好的效果。

网页搜索任务同样有效

在WebWalkerQA基准测试上，该方法将模型得分从63.2%提升至67.8%，证明了其在复杂任务上的泛化能力。

技术价值与行业影响

这项技术的突破性意义体现在三个方面：

极大降低应用门槛

中小企业甚至个人开发者都能负担得起大模型优化成本，促进AI技术普惠。

保持模型通用能力

由于不修改参数，模型原有的强大能力得以完整保留，避免“越优化越狭隘”的问题。

推动绿色AI发展

大幅减少计算资源消耗，符合可持续发展理念。

腾讯优图团队的这项研究为大模型优化提供了新思路：从“改变模型”转向“引导模型”，未来随着大模型基础能力的持续增强，这种轻量级优化方法的价值将更加凸显。论文和代码已开源，为AI社区提供了可复现的解决方案，预计将推动更多创新应用的出现。

如何学习大模型 AI ？

我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述

2025最新大模型学习路线

明确的学习路线至关重要。它能指引新人起点、规划学习顺序、明确核心知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我帮大家准备了从零基础到精通学习成长路线图以及学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线。

在这里插入图片描述

针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

大模型经典PDF书籍

新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路！

在这里插入图片描述

配套大模型项目实战

所有视频教程所涉及的实战项目和项目源码等
在这里插入图片描述

博主介绍＋AI项目案例集锦

MoPaaS专注于Al技术能力建设与应用场景开发，与智学优课联合孵化，培养适合未来发展需求的技术性人才和应用型领袖。

在这里插入图片描述

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【`保证100%免费`】

在这里插入图片描述

为什么要学习大模型？

2025人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用，大模型作为其中的重要组成部分，正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域，为各行各业带来了革命性的改变和机遇。

在这里插入图片描述

适合人群

在校学生：包括专科、本科、硕士和博士研究生。学生应具备扎实的编程基础和一定的数学基础，有志于深入AGI大模型行业，希望开展相关的研究和开发工作。
IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。

课程精彩瞬间

大模型核心原理与Prompt：掌握大语言模型的核心知识，了解行业应用与趋势；熟练Python编程，提升提示工程技能，为Al应用开发打下坚实基础。

RAG应用开发工程：掌握RAG应用开发全流程，理解前沿技术，提升商业化分析与优化能力，通过实战项目加深理解与应用。

Agent应用架构进阶实践：掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用，能够独立完成Agent系统的设计与开发，提升多智能体协同与复杂任务处理的能力，为AI产品的创新与优化提供有力支持。

模型微调与私有化大模型：掌握大模型微调与私有化部署技能，提升模型优化与部署能力，为大模型项目落地打下坚实基础。