「高效训练」共找到 2554 篇相关文章
ZeroGPU Spaces 加速实践:PyTorch 提前编译全解析
本文聚焦 ZeroGPU Spaces 加速实践,介绍 PyTorch 提前编译。ZeroGPU 使在 Hugging Face Spaces 用 Nvidia H200 硬件更高效,但有局限。提前编译可优化模型,提升演示速度,还分享了接入方法、高级技巧及演示示例。
EMNLP 2025 浙大&蚂蚁 | 提出动态压缩CoT推理新方法:LightThinker
随着AI发展,大语言模型处理复杂推理任务能力提升,但推理时产生大量中间步骤和文本,拖慢计算速度、增加资源压力。浙大、蚂蚁等机构研究者提出LightThinker,可动态压缩推理步骤,降低内存占用和计算成本。
中国AI芯片大突围,DeepSeek V3.1引爆算力革命
DeepSeek V3.1发布,是中国AI技术自主性的战略突围。它有6850亿参数,采用UE8M0 FP8适配国产芯片,具混合推理架构、Agent能力等。其发布或重塑AI产业格局,推动国产芯片发展。
中国科大Science-Star(科星) : 一体化、可扩展的科学智能体搭建平台
中科大认知智能全国重点实验室开发了 Science - Star 科研智能体平台。它基于 ReAct 引擎,有一体化可视化支持、插拔式模块化架构和跨学科工具集成等特色,为科研智能体研发与实验提供高效基础设施。
快手Klear-Reasoner登顶8B模型榜首,GPPO算法双效强化稳定性与探索能力!
快手Klear团队推出Klear-Reasoner模型,基于Qwen3 - 8B - Base打造,在多基准测试达同规模SOTA。其核心GPPO算法能强化稳定性与探索能力,团队还对训练流程多环节深入分析,给出优化策略。
从繁杂技巧到极简方案:ROLL团队带来RL4LLM新实践
当前RL4LLM领域发展快但存在标准、结论不一及机制解释不足等问题。阿里巴巴淘天集团和爱橙科技联合高校基于ROLL框架研究,评估关键技术组件,提出简化算法Lite PPO,在多基准上表现佳。
构建可靠AI Agent:从提示词、工作流到知识库的实战指南
本文阐述如何构建可靠、高效且可落地的AI Agent应用。随着LLM和工具调用标准化,开发核心竞争力转向提示词工程、工作流设计和知识库构建。还介绍各部分要点及安全策略,给出确定AI项目的方法。
苹果向英伟达生态妥协了!MLX框架主动适配CUDA
苹果特意为端侧AI模型训练推出的MLX框架,主动增加了CUDA支持。因CUDA在AI开发领域占主导,且生态强大,苹果此举是借力英伟达生态、扩大自身影响力的战略选择,也避免侵权。
Kimi新模型数学反超DeepSeek!北大校友刘征瀛等领衔
Kimi新定理证明模型超越DeepSeek,基于Qwen2.5 - 72B打造,采用Kimi k1.5强化学习训练流程。有两大技术创新,还有精简版本,官方有Demo。双方此前比赛就打得有来有回。
支持持久化知识图谱!多Agent协同的革命性框架
Agent - MCP 是为经验丰富的 AI 开发者设计的多 Agent 协同框架,能解决传统 AI 开发难题。亮点有并行开发、持久化知识图谱和实时可视化协作,可让多 Agent 高效协作,避免上下文丢失和任务冲突。