「训练优化」共找到 3090 篇相关文章
新版 Android 插件登场，应用能瘦身 50%，Google 把代码优化和资源压缩合二为一
Google在新版Android Gradle Plugin引入资源压缩优化方案，合并代码优化与资源压缩。新方案让应用体积最高缩减50%，开发者有四种优化方式可选，AGP 8.12.0已提供该流程，AGP 9将默认开启。
航空学报｜西工大袁昊、寇家庆等：基于预解分析的低雷诺数翼型优化设计方法
本文将预解分析引入翼型外形优化，构建流动系统线性化模型，以最大预解增益表征流动稳定性。建立优化框架获Opt.1和Opt.2构型，优化后翼型流动稳定性提升、气动性能改善，方法有外推潜力。
小红书 FinOps 实践：云成本优化与资源效率提升之道
在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上，小红书梁啟成分享云成本优化实践。介绍了小红书用云情况，分析成本优化面临的问题，阐述成本洞察和优化的探索，如内外账分离、CPU 和 GPU 资源提效等，还展望了 AI for FinOps 实践。
【独家】对话汤元科技任冬淳：物理AI的瓶颈，在于训练体系｜甲子光年
对话汤元科技任冬淳，探讨物理AI瓶颈。他认为物理AI瓶颈在训练体系，要满足数据结构质量、训练验证闭环、数据规模效率三要求。汤元构建训练底座，为具身智能和智驾提供服务，具身智能是未来重心。
英伟达祭出NVFP4核弹：大模型训练根本性转变，GB300效率狂飙7倍
英伟达推出新格式NVFP4，能以4 - Bit速度与效率实现16 - Bit生产件级训练精度，是LLM开发重大飞跃。虽处于研究阶段，但正与多组织合作。还介绍其方法、优势，实验也证明它在大规模训练的有效性。
英伟达笑到最后！训练2000步，1.5B逆袭7B巨兽，Scaling真来了
英伟达团队提出ProRL训练法，将强化学习扩展到超2000步。用此方法训练的15亿参数模型媲美70亿参数的Deepseek - R1 - 7B，在多任务中表现出色，解决了熵崩溃和训练不稳定问题。
AI Infra进入自进化时代！清华团队用「AI优化AI」造就国产万亿Token工厂
AI自主优化RSI成新焦点，被视为通往AGI的关键路径。硅谷为此沸腾，中国也不落后。清昴智能由清华团队创立，率先打造自进化算力底座，还基于国产算力打造万亿Token工厂，目标是让优化成为持续运行的基础能力。
DeepSeek刚提到FP8，英伟达就把FP4精度推向预训练，更快、更便宜
DeepSeek提及针对国产芯片的FP8量化设计，引发对大模型量化策略关注。不久后英伟达发力低精度量化，将NVFP4策略拓展到预训练阶段，其方案能解决核心挑战，实验证明NVFP4在大规模训练中可行。
腾讯混元AI Infra如何优化Hy3 Preview：一次大模型推理性能提升的技术拆解
文章聚焦腾讯混元AI Infra对Hy3 preview模型的推理性能优化。从算子优化与融合、并行策略等五大维度，剖析技术思路、算法及收益，如Attention算子单batch长文本最高加速2.95x，还提及后续显存优化等工作。
阿里通义开源「推理+搜索」预训练新框架：小模型媲美大模型，多个开放域问答数据集表现显著提升
阿里通义实验室开源通用预训练框架MaskSearch，引入检索增强型掩码预测任务，兼容两种训练方法。实验显示，它在多数据集提升模型性能，小模型能媲美大模型，还验证了训练方式、策略及奖励函数的效果。