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Meta和NYU研究强化学习在大模型微调的有效性,对比离线、半在线和在线训练范式。半在线和在线显著优于离线,多任务结合可验证与不可验证任务能提升性能,还给出不同任务的测试数据。

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无需训练,即插即用,2倍GPU端到端推理加速——视频扩散模型加速方法DraftAttention

高质量视频生成任务,扩散模型成主,但DiT模型注意力机制计算量大,成推理瓶颈。现有加速法效果不佳,为此美国东北大学等团队提出DraftAttention,可2倍加速推理且不损画质。

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AI 时代最大的“幻觉”:我们有了最强工具,却正在失去定义真问题的能力

BAT增长顾问、前快手产品总监杨一溪在全球产品经理大会指出,AI时代人们易迷失在‘可能性’,失去定义‘真问题’的耐心。他结合案例,从多方面分享增长方法论,强调用户需求洞察的重要性。

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砍掉70%内存!陈丹琦团队破解LLM长文本瓶颈

大型语言模型处理长文本时,KV缓存占用内存巨大。陈丹琦团队提出KV足迹作评估标尺,推出分块驱逐与PruLong训练技术,在128K长文本任务最高降低70%内存,性能损失仅10%。

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ASML,一夜崩盘?

全球光刻机霸主ASML市值十个月蒸发超1300亿美元,原因有财报提前泄露、销售预期下调,还受美国出口管制、客户冷遇等影响。同时介绍其核心业务、市场地位,也提及国光刻机自主研发进展与挑战。

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微软开源AI量化神器Qlib

微软开源AI量化平台Qlib,支持多样机器学习范式,解决量化投资挑战。包含数据处理等完整程,有安装、数据准备等说明,还提供自动化和定制化工作,以及应对挑战的方案和性能对比。

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训练MoE足足提速70%!华为只用了3招

Scaling Law下,MoE成扩展模型能力法宝,但训练难题凸显。华为构建Adaptive Pipe & EDPB优化方案,还打造DeployMind仿真平台,解决了MoE训练通信等待、负载不均等问题,使训练吞吐提升72.6%。

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