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阿里云Tair KVCache仿真分析:高精度的计算和缓存模拟设计与实现
阿里云Tair KVCache团队推出Tair - KVCache - HiSim,这是面向分布式多级KVCache管理的高保真LLM推理仿真分析工具。它能在通用CPU上高精度预测性能,支撑计算选型、存储规划和调度协同等决策,还介绍了其架构、组件、验证及性能评估等内容。
高性能计算群星闪耀时
本文介绍了高性能计算(HPC)在大模型时代的重要性,以及清华高性能计算团队在HPC及相关领域的研究与实践。如郑纬民带领团队突破存储技术,陈文光、翟季冬等助力大模型训练,武永卫团队优化推理,张悠慧探索类脑计算。
蚂蚁Ring-1T正式登场,万亿参数思考模型,数学能力对标IMO银牌
10月14日凌晨,蚂蚁万亿级思考模型Ring-1T正式登场,这是全球首个开源的万亿参数思考模型。它在多项基准测试中表现出色,数学能力达IMO银牌水平,还展示了强大的代码、推理、写作等能力,其背后是IcePop算法与ASystem框架的支撑。
曝GPT-5.5用上「全球最快芯片」,Claude慌了!
新智元报道,OpenAI的GPT - 5.3 - Codex - Spark用Cerebras的WSE - 3芯片达2000 token/秒。Cerebras CFO称在跑GPT - 5.4和GPT - 5.5,但SemiAnalysis报告指出其跑大模型有短板,且公开云模型小、上下文短。
10步优化超越强化学习,仅需1条未标注数据!后训练强势破局
无监督的熵最小化(EM)方法仅需一条未标注数据和约10步优化,就能显著提升大模型在推理任务上的表现,甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习(RL)。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
Qwen3.8-Flash:全新架构,更强更稳更划算
本文介绍了 Qwen3.8-Flash 多模态 MoE 模型,它原生支持 262,144 token 上下文。该模型在 Attention、Residual、Embedding 与 Optimization 四个方面系统升级,降低训练与推理成本,即将上线千问 AI 平台。还发布了 Qwen3.8-Flash-Next 开源权重。
Gemini 3.5 Pro绝密泄露,前端赶超Fable 5!
全网被Gemini 3.5 Pro泄露刷屏,传闻7月17日发布。它在前端生成表现出色,一次成型、精准零失误,性能超Fable 5,但在硬核推理等任务上不如Fable 5和GPT - 5.6。谷歌为其重预训练,还准备对标GPT - Image 2的图像模型。
中文版Nano Banana来了?Qwen-Image-2.0炸场:1K长文本硬吃,中文生图彻底不拧巴了
AI生图曾有文本长易糊、指令复杂就出错、中文渲染差等问题。阿里新发布的Qwen-Image-2.0能处理1K token长文本,理解复杂指令,中文渲染佳,还能多图编辑,国际评测表现也靠前,阿里云百炼已开通API邀测。
超越Claude 3.5和o1!8B模型靠「分层投票+测试时训练」逆袭
近日MIT研究者发现测试时训练在大模型应对复杂推理问题时,能分解任务提升回答准确率。8B的lemma3模型经此方法,在ARC和BBH数据集上性能显著提升,超Claude 3.5等。但该策略部署效率低。
模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum
本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略,团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略,认为扩大模型规模和数据量仍重要,合成数据是延续Scaling Law的关键。