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200行python代码实现从Bigram模型到LLM

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135 个项目、七大趋势、三大赛道:撕开大模型开源生态真相,你会怎么卷?

在开发者大会密集登场之际,5月27日蚂蚁集团开源团队发布《2025大模型开源开发生态全景图》。展示135个项目、七大趋势、三大赛道,剖析开源生态现状与变化,揭示应用重塑和生态位博弈。

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一文讲透程序编排的核心方式:从表达式语言到并行化实践

文章围绕程序编排展开,介绍单语句编排、类编排、流程编排、并行化编排等核心方式,分析多种编排框架特点及适用场景,还提及Lindorm泛时序数据解决方案,为开发者提供编排参考。

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快速理解热门LLM大语言模型

本文用通俗易懂方式帮读者理解LLM、Transformer、Prompt等基本概念,介绍大模型API使用,如温度参数、角色设定等,还提及Function Calling、Agent、MCP等内容,并对AI未来发展作出假想。

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ParScale:一种全新的大模型Scaling Law

文章提出并行扩展(ParScale)路线,在不增模型参数下,通过引入并行流提升性能。新扩展定律打破传统范式,两阶段后训练策略降成本,还适用于边缘设备,研究仍在进行。

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通过查看GPU Assembly分析CUDA程序

文章是关于通过分析SASS代码提高内存受限CUDA程序性能的笔记。以向量复制程序为例,对比普通和向量化版本,通过查看SASS代码,解释向量化版本性能更快的原因是加载/存储数据量更大、启动块数更少。

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超低延迟的端到端语音模型!首次生成音频仅需53ms,比同级别模型快3-5倍!

随着语音应用场景普及,语音大模型响应慢成瓶颈。VITA团队开源端到端语音模型VITA - Audio,7B参数模型首次生成音频仅53毫秒,比同级别快3 - 5倍,完全开源,有超低延迟等优势。

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突破多模态奖励瓶颈!中科院清华快手联合提出R1-Reward,用强化学习赋予模型长期推理能力

多模态奖励模型(MRMs)对提升多模态大语言模型表现至关重要,强化学习理论上可引入长期推理能力,但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型,在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。

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微软将大量AI功能、智能体集成在Windows11,全民AI时代来了

今天凌晨微软官网发布以AI为主题的新版Windows 11,集成诸多AI功能,如设置中的Agent、Click to Do等,还推出两款新Copilot+PC设备,目前仅支持英文,未来会扩大范围。

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6天烧光2000多万,拿下开源第一!小米史无前例「炼丹直播」收官

本文报道小米开启史无前例的大模型训练直播,6天花费约2344万元完成MiMo-V2.6系列强化学习训练,训练出的MiMo-V2.6-Pro登顶开源大模型第一,全套技术资源全部开源,引发AI行业热议。

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