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互联网免费数据已被吃光,普通人反馈早没用了?前英伟达工程师:Transformer的原罪浪费算力,聊天机器人把GPU全糟蹋了

前英伟达工程师、Sail Research 创始人 Neil Movva 认为当前 AI 行业陷“延迟陷阱”,AI 终局应是后台 Agent。他执行“算力拾荒者战略”,想降低智能成本,还指出 Transformer 架构有缺陷,互联网数据被吃光等问题。

AI科技大本营
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训练效率提升25%、成本降23%!上海期智研究院、算秩未来联合推出MegatronApp:专为万亿参数大模型训练打造的系统工具包

上海期智研究院联合算秩未来在WAIC 2025大会发布开源项目MegatronApp,它是国内首个围绕Megatron - LM的增强工具链。经实际数据,其在该框架下训练效率提25%、成本降23%,含四大模块解决训练难题。

AI前线
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从被吐槽“套壳中国大模型”到自研封神!首次揭秘Cursor背后极速代码Agent如何对标GPT5.1 Codex,生成效率提4倍

10月29日,Cursor 2.0发布Composer大模型,效率约为其他模型四倍。开发者分享其成极速代码Agent方法,如强化学习、平衡训练与推理负载等,还提及未来方向及研发反思。

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月薪3万,去内蒙草原给DeepSeek守机房

深度求索放出数据中心高级运维工程师等岗位,要将效率至上哲学从软件延伸到机房运营。其选择乌兰察布建数据中心,因当地条件优、产业生态成熟。且传闻其新一代大模型V4将发布,算力成决胜关键。

量子位
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当 Token 成为商品,AI 基础设施会怎么变化?

在大模型时代,智能生产和交付未实现工业化,存在性能鸿沟。九章云极提出AI工厂战略,发布Alaya NeW Cloud 3.0,将从资源计量转向智能计量,打造训练和Token工厂,提升算力到有效Token的转化效率

InfoQ
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社区供稿丨35B参数科学性能比肩万亿参数模型,『书生』科学大模型Intern-S2-Preview开源

5月15日,上海AI实验室开源新一代大模型预览版Intern - S2 - Preview,参数35B,多领域比肩万亿参数模型。它深化与昇腾算力生态协同,探索‘通专融合’,强化科学及智能体能力,‘算法 - 系统 - 算力’协同提升训推效率

Hugging Face
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从日志学习到风洞验证:构建 GPU 集群的 AI Native 稳定性闭环

文章介绍了面向新引入GPU芯片稳定性验证的AI Native治理体系“算力风洞”。其通过厂商环境自动复刻等手段,将新芯片适配效率提升10倍以上。体系分认知、验证、进化三层,形成完整闭环,推动智算集群稳定性建设升级。

阿里云开发者
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Pingpong Schedule并不是万能钥匙

SGLang社区开发者反馈,SM90 FP8 Blockwise Scaling Grouped GEMM从H20迁移至H800后性能下降。文章分析是Pingpong调度策略所致,因算力提升,其使TensorCore未充分利用、TMA效率低,建议用Cooperative策略。

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o3崛起,但推理模型离「撞墙」只剩一年?

OpenAI的o3推理模型诞生不到一年能力突飞猛进,算力暴增10倍。但Epoch AI等警告,最多一年推理模型或撞上算力资源极限。还从其他模型和业内人士看法分析推理算力,指出算力与性能有关联,也有发展瓶颈。

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不只DeepSeek,阶跃等开源JetSpec:大模型解码提速近10倍

近期,DeepSeek 推出 DSpark,阶跃星辰提出 JetSpec,都关注大模型推理效率。DSpark 关注验证效率,JetSpec 提高有效 Token 生成率。二者切入点不同,但都显示大模型行业进入新阶段,推理效率成 Agent 落地基础变量。

机器之心