训练推理加速」共找到 3979 篇相关文章

产品应用7

真·养虾!3步让龙虾边聊边进化,不用GPU不用数据集就能强化学习

程序员给智能体套在线强化学习系统MetaClaw,把用户与AI对话变训练数据。它基于Kimi - 2.5,用SkillRL框架,不依赖本地GPU,训练交Tinker云平台,三步即可上手。

量子位
算法论文8

无需训练,直接「算出」最强AI!理想汽车发现端侧Scaling Law

理想汽车基座模型MindVLA团队与国创决策智能技术研究所联合发布论文,提出面向端侧大语言模型的「硬件协同设计扩展定律」,解决大模型部署在端侧设备的难题,实现软硬协同设计,提升模型性能和研发效率。

新智元
新闻资讯8

SGLang 推理引擎的技术要点与部署实践|AICon 北京站前瞻

SGLang 是开源推理引擎,截至 2025 年 6 月,GitHub 近 15K Stars,月均下载量超 10 万次,被多个行业巨头采纳。InfoQ 专访其核心开发者尹良升,他分享关键技术等内容,6 月 27 - 28 日他将在 AICon 演讲。

InfoQ
产品应用8

实测爆火的阶跃星辰Step 3,性能SOTA,开源多模态推理之王

在 WAIC 2025 前一天,阶跃星辰推出新一代基座模型 Step 3,它是开源 VLM 新晋之王,性能超同类别开源模型,与顶尖闭源 VLM 也有一战之力。该模型具备多开好省特点,还展示了宏大技术生态与商业化布局。

机器之心
产品应用8

合合信息:基于 JuiceFS 构建统一存储,支撑 PB 级 AI 训练

合合信息为应对AI训练存储挑战,引入JuiceFS构建统一存储架构,结合BeeGFS作缓存。该架构提升I/O性能与资源调度效率,还通过缓存优化、数据治理等措施,支撑多业务并发,为AI基建奠基。

InfoQ
开源动态8

个人电脑也能进行智能体RL训练?尤佳轩团队开源OpenTinker

伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校尤佳轩团队开源OpenTinker,这是全新‘强化学习即服务’系统。它通过解耦架构和友好API,让开发者在不同算力设备启动智能体训练,解决传统RL框架难题,指明下一代智能体基建方向。

机器之心
新闻资讯7

机器人新势力估值断层加速,具身智能靠什么穿越风暴?

文章指出机器人新势力估值断层加速,具身智能公司估值复杂,标准难统一。其智能路线收敛,但暂无领先团队。投资上,虽人才被认为处‘价值低谷’,但 VC 要回归商业本质,港股上市规则也引发担忧。

AI科技评论
算法论文7

DeepSeek的GRPO会导致模型崩溃?看下Qwen3新范式GSPO

文章围绕大语言模型后训练阶段的强化学习算法展开。介绍了OpenAI的RLHF、DeepSeek的GRPO,重点指出Qwen团队发现GRPO有稳定性问题,会致模型崩溃,进而提出新算法GSPO,实验显示其效率和可扩展性更佳。

机器之心
新闻资讯7

推理之父走了!OpenAI七年元老离职:有些研究这里没法做

新年伊始,OpenAI研发副总裁Jerry Tworek离职,他是编程和两大核心技术路线奠基者,攻克LLM编程和复杂推理商业化难题。他称想探索在OpenAI难开展的研究。此前已有多位核心人才出走,OpenAI或因商业化与安全问题留不住人。

新智元
产品应用7

蚂蚁多模态统一框架Ming-Omni:能看懂世界、会说话、还能画画

文章介绍蚂蚁多模态统一框架Ming - Omni,它可统一处理图像、文本等多模态数据。该框架解决了多模态训练中模态表示差异、收敛速度不一致等问题,采用分阶段预训练,能用于图像、音频生成及多模态交互。

CourseAI