「策略性能提升」共找到 4610 篇相关文章
高性能全闪并行文件系统的设计和实践
焱融科技 CTO 张文涛在 QCon 大会分享‘高性能全闪并行文件系统的设计和实践’,介绍了焱融全闪文件存储架构和 YRCloudFile 技术细节,分享其解决 AI 训练存储难题的方案。
AI 编程越来越厉害了,我要怎么提升自己的系统架构能力?
文章指出 AI 写代码能力提升,对程序员系统架构能力要求更高且难被替代。介绍系统设计概念,分析做系统设计的难点,给出新人提升系统设计能力的方法,还说明 AI 可辅助提升该能力。
腾讯太极团队实现DeepSeek模型业内H20最高性能15800+ tokens/s
腾讯太极团队揭秘实现DeepSeek模型15800+ tokens/s业内H20最高性能的方法,通过PD分离、多层MTP优化等全栈优化方法论,还介绍多机性能优化方案,后续预计性能突破20000 tokens/s。
提升大模型内在透明度:无需外部模块实现高效监控与自发安全增强|上海AI Lab & 上交
大语言模型能力提升引发风险担忧,当前主流用外部“黑盒”监控模块解读模型表征,存在诸多局限。上海人工智能实验室和上海交通大学团队提出TELLME方法,摒弃外部模块,提升模型内部透明度,还提升了输出安全性。
只要强化学习1/10成本!翁荔的Thinking Machines盯上了Qwen的黑科技
新智元报道,翁荔的Thinking Machines研究同策略蒸馏策略,能以1/10强化学习成本,结合同策略训练优势与密集奖励信号。该策略受DAGGER启发,扩展Qwen3团队工作,可在Tinker复现,还能用于个性化和持续学习。
小目标检测难点分析和解决策略
文章基于24年综述论文,分析小目标检测难点,如特征不足、难区分背景等,还给出主流改进方法,涉及数据增强、特征提取、特征融合、损失函数、训练策略等方面,介绍多种算法及效果。
Meta 开源 Pyrefly,Rust 中的高性能 Python 类型检查器
Meta 开源处于 alpha 阶段的 Pyrefly,它是用 Rust 编写的高性能 Python 类型检查器,灵感源于 Pyre 等工具,旨在取代 Instagram 代码库的 Pyre。它性能出色,还计划今年夏天进 beta 阶段。
DeepSeek开源的文件系统,是如何提升大模型效率的?
2月28日,DeepSeek开源高性能分布式文件系统3FS以解决人工智能训练和推理挑战。介绍了分布式文件系统优势,深入解读3FS的组件、CRAQ协议等,还探讨其与其他系统差异及性能相关问题。
我写 nano banana pro 提示词时的原则和策略
作者分享写 nano banana pro 提示词的原则与策略,原则是做成模板、结合模型能力;策略是先跑通原型再抽象成模板;不过度精简提示词,还介绍用 GPT-5.1 等工具辅助。
一个Dispatch Dtype引起的fp8 quant kernel性能问题
文章记录SGLang社区在sgl-kernel中解决的fp8 quant kernel性能问题,因错误使用`c10::Float8_e4m3fn`数据类型,未用硬件加速指令,通过软件调用致性能下降,现已修复,vLLM也应用此修复。