「LLaDA MoE v2」共找到 661 篇相关文章
DeepSeek-V3.1震撼发布,全球开源编程登顶!R1/V3首度合体,训练量暴增10倍
DeepSeek正式上线DeepSeek-V3.1,作为首款「混合推理」模型,将开启智能体新时代。它参数共671B,具强大智能体能力,编程击败Claude 4,训练量大幅扩增,在多方面测试表现出色,稳坐编程开源第一王座。
图解Vllm V1系列5:调度器策略(Scheduler)
本文是图解Vllm V1系列5,聚焦调度器策略。先回顾vllm v1整体运作流程,接着阐述调度 - 推理的整体流程,包括将请求添加进Scheduler、Scheduler单步调度策略等,还对比了不同场景下的函数及调度逻辑。
Airbnb 的 Mussel V2:下一代的键值存储,以统一流和批处理
Airbnb工程团队推出Mussel v2,对内部键值引擎彻底重构,统一流和批处理,简化运维、扩展工作负载。它结合NewSQL后端与Kubernetes控制平面,解决了v1的局限,迁移虽有挑战但成功完成。
扩散语言模型扛把子LLaDA迎来新版本,数学、代码、对齐能力均提升
中国人民大学与蚂蚁集团团队基于前期 8B 扩散语言模型 LLaDA,提出方差缩减的偏好优化方法 VRPO,推出 LLaDA 1.5。它在数学、代码、对齐任务上性能提升,VRPO 为扩散语言模型对齐提供框架。
每2秒吃透一道高数大题!华为终于揭秘准万亿MoE昇腾训练系统全流程
华为揭秘准万亿MoE昇腾训练系统全流程,通过“昇腾+Pangu Ultra MoE”实现国产算力与模型自主可控训练闭环,从集群利用率、单节点算力、后训练技术三方面突破,实现大模型高效训练。
DeepSeek V4即将发布?先读懂梁文峰这份86页的技术底牌
据报道,DeepSeek计划2月中旬发布V4,此前将R1论文从22页扩充到86页。新增内容涵盖训练细节、成本、数据配方等,还公开失败案例、基础设施和安全报告,或为V4铺路并回应质疑。
V0 模型直接进驻 Cursor,UI 生成效果炸裂,氛围编码体验再升级。
AI 编码赛道竞争激烈,Vercel 的 V0 发布 AI 模型,可在 Cursor 中使用,还推出新工作流提升 UI 生成效果。文中介绍了 V0 特点、Cursor 设置方法及使用演示,还分析了 Vercel 自研模型的原因。
华为盘古首次露出,昇腾原生72B MoE架构,SuperCLUE千亿内模型并列国内第一
当前传统 MoE 有专家激活不均衡问题,华为盘古团队提出 MoGE 解决。基于此架构的盘古 Pro MoE 大模型在昇腾集群高效训练,推理性能强,在 SuperCLUE 榜单千亿内模型并列国内第一,赋能业务落地。
RISC-V×AI生态大会暨ArchitStudio用户大会成功举办,共绘智能计算生态新图景!
12月26日,‘RISC-V×AI生态大会暨ArchitStudio用户大会’举办,DSA领域计算实验室揭牌。浦软与隼瞻科技将依托其开展研究、转化成果。会上各方共话RISC-V与AI融合机遇,还展示了ArchitStudio等产品应用。
英伟达MoE新开源:一行import,微调加速3.7倍
英伟达开源NeMo AutoModel,基于Hugging Face Transformers v5,不改代码API,添一行import就能更快速微调MoE模型。实验显示,它能提升3.4 - 3.7倍训练吞吐,减少29% - 32% GPU显存占用。