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杨植麟回复:Kimi K2训练用的H800!但“只花了460万美元”嘛…
月之暗面团队回应Kimi K2 Thinking训练成本,透露用英伟达H800,GPU少但利用充分。该模型凭实力与低成本引迁移潮,还引发对闭源巨头估值反思。技术上有优化创新,团队还公开答疑。
老黄自曝刚报废50亿美元显卡!亲自审查4.2万名员工薪酬,100%都加薪
黄仁勋在采访中透露报废50亿美元显卡,坚持先下单先得分配H100芯片。他亲自审查员工薪酬,称100%会加薪。认为AI是伟大“技术均衡器”,天价AI合同合理,还谈及芯片保值、中美AI竞赛等话题。
具身智能的无本体数据,终于有了自己的「代表作」
自变量机器人发布的Demo中,机器人用数百条无本体数据完成化学实验。其发布的TwinDEX系统由无本体数据采集系统和机器人末端执行器组成,能让无本体数据获接近真机数据的训练效果,重新定义数据采集逻辑。
一张图生成雕刻级 3D 模型,效率拉满,绝了!
Hi3D是商品级3D模型生成工具,在Hugging Face上连续三周霸榜下载第一。其2.0版本能自动补全不可见结构、消除环境光干扰、优化人像细节。操作简单,还有多种玩法场景,官方还提供兑换码福利。
Kimi K2.5登顶开源第一!15T数据训练秘籍公开,杨植麟剧透K3
Kimi K2.5登上Hugging Face热榜榜首,下载超5.3万。它主打Agent能力,成绩超GPT - 5.2等闭源模型,性价比高。官方技术报告公开其用15T数据训练,还搭载Agent Swarm架构,团队还剧透了Kimi K3。
SGLang Custom AllReduce v1 与 v2 实现原理详解
文章聚焦 SGLang 里两代自定义 all-reduce 实现(v1 和 v2),前者从 vLLM 移植,后者是默认版本。详述其负载特征、前提条件、分发链、同步机制、算法及 CUDA graph 支持等内容,还对比了两代差异,并提及相关环境变量。
deepseek-V4算法工程技术深入浅出
文章围绕deepseek V4技术报告展开,指出当前大模型训练不充分,介绍了算法层面如混合注意力机制、模型结构优化、优化器等,工程层面如细粒度专家并行、算子内核开发等,以及后训练的范式转变和领域专家网络蒸馏等内容。
到底是谁在推崇 Nature、Science?——一场跨学科评价体系的结构性误解
文章指出不同学科对 Nature、Science(N/S)态度差异大,基础学科不看重,应用学科推崇。原因在于学科生态差异,N/S 是传播器,下游学科需其传播成果,大奖评价与 N/S 体系不同,国内不应将其‘工具化’。
Harness Engineering 为什么是 Agent 时代的“控制论”?
本文是 George Zhang 对 Harness engineering 的解读。OpenAI 提出新工作方式,让 agent 编码,引发讨论。从瓦特调速器到 Kubernetes 再到如今的 harness engineering,本质都是控制论模式。LLM 或使代码库反馈回路在关键决策层闭合,但校准传感器和执行器是难题。
超越GPT-4o!华人团队新框架让Qwen跨领域推理提升10%,刷新12项基准测试
加拿大滑铁卢大学与TikTok新加坡的华人团队提出全新训练框架General - Reasoner,让Qwen系列大模型跨领域推理准确率提升近10%,在多项基准测试中超越GPT - 4o。该框架有全领域推理数据集和生成式答案验证器两大创新。