「模型问题」共找到 9440 篇相关文章
Megatron 1F1B流水线并行中的负载不均衡问题研究
文章分析Megatron 1F1B流水线并行中负载不均衡问题。通过实验发现通信时间‘一短一长’，原因是最后一个Stage计算慢致不同步，额外计算引发通信延迟，还梳理了流水线各阶段执行过程。
开源仅一周，鹅厂文生图大模型强势登顶，击败谷歌Nano-Banana
腾讯混元团队开源的原生多模态生图模型混元图像 3.0，开源仅一周就在国际权威评测榜单 LMArena 上超越谷歌 Nano - Banana 等，位列文生图综合和开源榜单第一。实测表现出色，技术上也有诸多创新。
字节开源图像生成“六边形战士”，一个模型搞定人物/主体/风格保持
字节UXO团队设计并开源统一框架USO，解决图像生成多指标一致性问题。它能统一看似孤立任务，实现单任务和组合任务的SOTA，弥补了主体保持和风格迁移短板，性能领先，还采用新范式及算法。
AI时代：判断力为何比技术能力更重要？
音乐家布莱恩·伊诺1995年指出计算机音序器把技术问题转为判断问题，如今AI时代这一洞察更凸显价值。技术壁垒消失，判断力成关键差异，未来职业将向战略判断转变。
Thinking Machines发布首个产品Tinker ：大模型后训练彻底变天
OpenAI前CTO Mira Murati的Thinking Machines公司发布首个产品Tinker，这是为微调大模型设计的灵活API，能简化LLM后训练过程，让用户专注算法和数据，平台处理分布式训练。它有多种特性，已被顶尖机构采用。
Kimi 大模型训推混部的稳定性与资源优化实战
月之暗面系统工程师黄维啸在 QCon 大会分享 Kimi 大模型训推混部实践。介绍了训推集群挑战，如故障多、资源利用低等，还阐述了全链路稳定性提升、资源高效利用及强化学习混合部署等方案。
用最简单的大模型技术打造一个迁云专家有多难？
文章探讨在云迁移领域用大模型技术“复制”专家80%核心能力。分析标准化方案不足及简单RAG局限，介绍“LX0.1”AI专家助手构建，还提及分层评测、人机协同等优化，最后展望AI在云迁移的未来方向。
复盘 ChatGPT：7 亿周活的 ToC 产品，如何在模型之外做增长？
Lenny播客邀请OpenAI的ChatGPT负责人Nick Turley对谈，他分享了ChatGPT从内部项目成长为7亿周活产品的过程，包括产品开发、增长、定价决策等，还阐述了成功原因、增长方法等，为AI创业者带来启发。
华为发布全新芯片之后，国产AI芯片面对的三个关键问题
华为在2025全连接大会发布多款AI芯片并公布路线图，其“P/D分离”设计针对市场挑战。文章指出中国AI产业需求倒逼芯片创新，还分析了国产芯片面临的生态、产品经理人才及产业与芯片关系等问题。
一场对话，我们细扒了下文心大模型背后的技术
信通院大模型推理能力评估中，文心X1 Turbo获最高级“4+级”。百度AI Day上，副总裁吴甜解析文心4.5 Turbo和文心X1 Turbo，从多模态、深度思考等方面介绍技术，还展示其在多场景应用成果。