算法论文8
Sea AI Lab:LLM 微调崩溃或因 BF16,换 FP16 解决
AI寒武纪
AI 摘要
Sea AI Lab 等研究表明,强化学习微调训练不稳定源于 BF16 低精度,导致“训练 - 推理不匹配”。实验证明,切换到 FP16 能消除该问题,提升模型稳定性和性能,且在多模型场景适用。
阅读原文 · AI寒武纪
Sea AI Lab 揭秘:你费尽心力调的 LLM 一直在崩溃?罪魁祸首可能只是一个参数:BF16
Sea AI Lab 和新加坡国立大学研究指出,强化学习微调中训练不稳定和性能瓶颈,根源是数值精度 BF16。其低精度造成“训练 - 推理不匹配”,使训练易失败。将精度切换到 FP16 可解决问题,提升模型表现。

关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
产品应用8
阿里云平台完成 DeepSeek Harness 评测
本文分享基于阿里云 AgentLoop 平台的 DeepSeek Harness 评测实践。介绍了 DeepSeek Harness 工程架构,阐述 AgentLoop 平台接入方式及价值,还详述评估器设计思路、展示评测结果,最后总结方法论并展望后续工作。
阿里云开发者
开源动态7
HarnessEval开启RSI时代新评测范式
过去一年AI进入RSI时代,但评测方式仍停留在过去。MirroS联合多方发布HarnessEval,将Harness引入评测领域,使评测成为具备自我进化能力的智能系统,还率先应用于交互式世界模型评测。
特工宇宙
新闻资讯7
DeepSeek涨价,OpenAI降价,Agent改写价格战
近期,DeepSeek上调API价格,V4 Pro等型号涨幅明显;而OpenAI的GPT - 5.6 Luna API价格降80%,Terra降20%。这背后是大模型价格竞争方向转变,受竞争、广告、效率及Agent使用方式等因素影响。
DeepTech深科技
开源动态7
macOS Harness:让 AI 操作整台 Mac
macOS Harness 是 browser - use 团队开源项目,目标是让 LLM 用持久化 Python 进程完成 Mac 上几乎所有任务。它仅提供六个原始操作,模型用其操作应用,还能在运行中补全缺失部分。项目有诸多优势,目前仅支持 macOS。
AI工程化