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猫眼电影记者 严朝君 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
大语言模型（LLM）的「炼丹师」们，或许都曾面临一个共同的困扰：为不同任务、不同模型手动调整解码超参数（如 temperature 和 top-p）。这个过程不仅耗时耗力，而且一旦模型或任务发生变化，历史经验便瞬间失效，一切又得从头再来。
这种繁琐的试错过程，在许多研发团队的日常沟通中屡见不鲜，正如下图所展示的那样：
图 1：研发人员手动调整解码参数的日常。
一个灵魂拷问随之而来：为何不能让模型自己学会如何解码，从而实现真正的「端到端」？
事实上，各大模型厂商的 API 文档也印证了这一难题。以 DeepSeek 为例，其官方文档明确建议针对不同场景设置截然不同的 temperature 值，这使得单一的静态参数设置显得捉襟见肘。
图 2：不同任务需要不同的解码参数，这使得静态设置难以应对复杂多变的现实需求。
近日，由腾讯 AI Lab 的王琰研究员及其团队领衔，联合香港中文大学（深圳）唐晓莹教授及其博士生王志超给出了一个优雅的答案。他们推出了名为 AutoDeco 的全新架构，旨在彻底终结手动解码的「手工作坊」时代。这项研究《The End of Manual Decoding: Towards Truly End-to-End Language Models》，通过让模型动态预测并控制自身的解码参数，向着真正端到端的语言生成迈出了关键一步。
论文链接: https://huggingface.co/papers/2510.26697代码链接: https://github.com/Zacks917/AutoDeco模型链接: https://huggingface.co/collections/Jadeislaw/autodeco
图 3：AutoDeco 位居 Hugging Face Daily Papers 榜首
当前，尽管 LLM 本身已高度集成，但其生成过程的「最后一公里」—— 解码，仍然是一个独立于模型之外的、不可微的僵硬环节。研究团队形象地将其比作「手动挡变速箱」：无论引擎（LLM）多么强大，换挡（调参）依然依赖人工操作。
AutoDeco 的核心思想，就是为 LLM 装上「自动挡」。它通过在标准 Transformer 架构中引入两个超轻量的预测头，让模型在生成每一个 token 时，都能根据当前的上下文信息，动态地预测出最适合下一步生成的 temperature 和 top-p 值。其架构如下图所示：
图 4：AutoDeco（上）与传统手动解码（下）的对比。AutoDeco 将解码参数的预测无缝集成到模型的前向传播中，实现了动态自调节。
核心挑战与技术突破：如何训练一个没有「标准答案」的任务？
设想很美好，然而，一个关键的挑战摆在研究团队面前：如何训练这些预测头？在训练数据中，并不存在每一时刻「正确」的温度和 top-p 标签，这使得监督学习无从谈起。
为此，团队提出了一种创新的、完全端到端的训练策略。他们设计了一种新颖的可微分「软性 top-p」（soft top-p）机制，巧妙地替代了传统 top-p 采样中不可微的「硬截断」操作。该方法分为三步：
图 5：可微分的 soft top-p（橙色线）与传统的 hard top-p (绿色线)对比。Soft top-p 的平滑特性打通了从最终损失到解码参数预测头的梯度路径。
这一设计的巧妙之处在于，它使得从最终的「下一个词预测」损失到解码参数预测头的梯度能够顺畅回传。如此一来，模型便可以在标准的 Next Token Prediction 任务中，通过优化最终生成结果来「倒逼」自己学会如何动态调整解码策略，整个过程无需任何额外的标注数据。
AutoDeco 的惊人表现：三大亮点
通过在 Llama、Qwen、Deepseek 等多个主流模型家族上的广泛实验，AutoDeco 展现了其强大的能力：
卓越的性能与泛化能力
实验结果表明，AutoDeco 不仅稳定超越了传统的 Greedy Search 和 Default Sampling 等基线方法，其性能甚至能媲美、乃至超越了利用测试集进行精细调优的「神谕」基线（oracle-tuned baseline）。
图 6：AutoDeco 在多个数学和通用任务 benchmark 上均取得了 SOTA 性能，展现了其强大的泛化能力。
极致的效率与易用性
AutoDeco 的预测头设计极为轻量，其带来的额外推理延迟通常仅为 1.7%，内存开销也几乎可以忽略不计。对于开发者而言，接入 AutoDeco 模型仅需修改几行代码，即可享受「免费」的性能提升。
「言出法随」：开创性的自然语言控制能力
研究中最令人兴奋的发现之一，是 AutoDeco 涌现出的一种「通过自然语言控制解码」的能力。用户可以直接在 prompt 中通过自然语言下达指令，如「我希望答案更有创意」，模型便能「听懂」并自主地调高其预测的 temperature 和 top-p 值，整个过程清晰可见。
图 7：在不同指令下，AutoDeco 预测的 T/P 值变化。从左至右分别为：基线、高创造力指令（T/P 值自发升高）、高确定性指令（T/P 值自发降低）。
当然，作者坦言这种能力还不够完善，还做不到非常精准的控制。他们猜测实现细粒度、高精度的自然语言控制解码无法仅仅能通过微调 AutoDeco 模块做到，而是需要全参微调模型，这也被他们列为了 Future work 的重点。因此，作者没有放出带有自然语言控制能力的 AutoDeco heads 权重。
AutoDeco 在发布后迅速吸引全球 AI 社区的关注，在 Twitter 等社交平台上引发了顶尖学者、开发者和企业家的广泛热议和高度评价。
图 8：大模型社区对 AutoDeco 的广泛热议和高度评价。
目前，该团队已将论文、代码以及在多个主流模型上训练好的 AutoDeco heads 全面开源，包含适配于 Deepseek V3.1、Qwen3-235B、GPT-OSS-120B 等生产级大模型的版本。正如研究人员在分享中所说，这项工作旨在将研究者和开发者从繁琐的调参工作中解放出来，共同迈向一个更智能、更自动化的 AGI 新时代。
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穷人的孩子早当家，暑假了，有些懂事的孩子为了锻炼自己，也为了给父母减轻些负担，便趁暑假出去打工挣点学费和零花钱，这些学生有的是刚考完中考，有的刚参加完高考，很多是未成年人，孩子们初次出门打工，需要全社会的关爱和支持。
可就是有些老板黑了心，只顾自己赚钱，不管别人死活。他们招学生打工，明明知道学生打工只有一两个月，但他们却设置一个月甚至两个月的试工期，也不签合同，开的工资也很低，他们不给买社保但却会从微薄的工资中扣缴一两百块社保费用，而且往往把发工资的日期定到下月中旬，如此种种不一而足。更有甚者，好不容易等到该发工资了，黑心人又找种种理由克扣工资，甚至拖着不发工资。
碰到这些事，你该怎么维权呢？劳动仲裁当然可以，但时间长程序复杂，也等不及呀。去求老板发发慈悲，也不一定管用，有些人践就是记打不记吃，三句好话当不得一马棒棒，求也没用。那难道就没招了？有！
最好最快的办法，就是与小伙伴们一起（人多点易受重视，但没有小伙伴的话也没关系，胆大点一个人也中），带上你的身份证（没有身份证拿能证明身份的证件比如学生证也行）到打工地所在的区（县）找人力资源和社会保障局去，那里有一个劳动监察大队，找他们投诉举报，通常效果较好。投诉最好写个书面的《举报信》，举报人是你自己，姓名年龄性别民族住址****，被举报人是公司或工厂或营业部或个体老板，也有名称**负责人****（负责人及****不知道可不写），举报事由，则要写明你何时入厂打工及合同签订及拖欠工资情形，通常是没签合同没买社保乱扣工钱不给加班费或拖欠工资，总有一款适合你，再写你的要求，简单粗暴，快点把工资付了！请监察大队尽快进行监察处理。当然，你得提供一些确实在工厂打工的证据，比如工牌，工号，合同，聊天记录，照片，工资条等，大致就这些。也有些监察大队会让你填表，内容与《举报信》差不多，劳动监察大队一般会受理。
有时会碰到无良的监察人员，对你不理不睬或忽攸你，让你找劳动仲裁，你可千万别听，就请他依法受理，《劳动保障监察条例》有明文规定，拖欠工资应当受理报案，且应当监察处理。但他就是不受理怎么办？你别和他当场斗，记住他工牌或姓名备用。你还可以在社保网站或政务网站上举报，如何找到网站，自己百度，还可以打**投诉，拨打当地固定**区号＋12333即可投诉。
如果还没用怎么办？用大招，打市长热线12345，投诉被扣工资还投诉无门劳动监察还不管，劳监大队谁谁谁不受理你投诉，市长大人的**，一定会有人处理并反馈给你的。
这些都做完了，还没有结果怎么办？重复重复再重复，一定会有用，成本又低，要敢搞事，要不怕麻烦，要有决心！依法维权，合法维权，勇于维权，不但可以挽回经济损失，还可以锻造人格，好处真是太大了！
小伙伴们永远记住，人弱被人欺，马弱被人骑，有人就喜欢欺压老实人，权利是靠自己争取来的，一定要勇于讨说法，忍气吞声只会受欺侮，诚可悲也。
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