1. 北大联合Llama-Factory推出DataFlex：将数据从“静态输入”变为“可调度优化对象”
大模型训练的竞争焦点正从参数调优转向一个更根本的难题：如何系统性地控制模型在训练中“看到”什么数据、以何种比例看到、以及哪些样本应被重点学习。这些数据层面的动态决策，正成为决定训练效率、泛化能力与最终模型性能的关键。然而，学术界提出的众多数据选择、混合与加权方法长期分散于不同代码库，接口混乱、复现困难，难以集成到主流训练流程中。 近日，北京大学张文涛教授与鄂维南院士团队，联合LLaMA-Factory、OpenDataLab及上海AI Lab等机构，推出了工业级数据中心动态训练框架DataFlex。它并非零散算法的简单堆叠，而是构建在LLaMA-Factory之上的一套统一训练基础设施。DataFlex的核心突破在于，将动态样本选...