「FP8算力」共找到 1306 篇相关文章
从日志学习到风洞验证:构建 GPU 集群的 AI Native 稳定性闭环
文章介绍了面向新引入GPU芯片稳定性验证的AI Native治理体系“算力风洞”。其通过厂商环境自动复刻等手段,将新芯片适配效率提升10倍以上。体系分认知、验证、进化三层,形成完整闭环,推动智算集群稳定性建设升级。
推荐系统进入“大模型时刻”:昇腾NPU如何支撑千亿级生成式推荐落地
文章基于华为郭威在2025 AICon大会演讲,复盘华为推荐技术探索。介绍FuXi-α、β模型设计,解决训练和推理难题;分享“多阶段统一建模”进展,提出Performance Law;还介绍了训推系统优化及未来聚焦“强算力”“强模型”融合。
Code Arena全球可用模型第一!智谱GLM-5.2上线并开源
智谱上线并开源GLM-5.2,在Code Arena等平台表现优异,长任务跑分出色,架构有突破,支持100万token上下文,还引入控制功能。模型在常用编程智能体可用,适配国产算力平台,以MIT协议开源。
突发!ChatGPT官宣加入广告,既然无法用爱发电,那就让 AI 带货吧。
OpenAI官宣在免费版和8美金新订阅的ChatGPT中测试投放广告,仅针对美国登录用户。此前ChatGPT APP负责人称不会加广告,如今被打脸。OpenAI因运营成本高、亏损多,选择广告变现。
Sea AI Lab 揭秘:你费尽心力调的 LLM 一直在崩溃?罪魁祸首可能只是一个参数:BF16
Sea AI Lab 和新加坡国立大学研究指出,强化学习微调中训练不稳定和性能瓶颈,根源是数值精度 BF16。其低精度造成“训练 - 推理不匹配”,使训练易失败。将精度切换到 FP16 可解决问题,提升模型表现。
超越Skill?又一新技术让AI编码准确率从53%跃升至100%
Jude Gao主导的新研究带来上下文工程新发现,仅改动8KB的AGENTS.md文件,就让AI编码智能体表现从53%跃升至100%。对比Skills和AGENTS.md两种方案,后者完胜,还解决了上下文膨胀问题。
【梁文锋署名】DeepSeek再发新论文:75%思考+25%记忆,这是他们算出来的最优解
DeepSeek新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup》提出Engram模块,指出大模型用计算模拟查字典是浪费算力,Engram能给模型装“记忆”,还发现参数分配呈U型缩放定律,推理和长上下文能力提升显著。
大模型也需要自我反思,上海AI Lab合成“错题本”让大模型数学成绩提升13.3%
上海AI Lab提出LEMMA方法,构建“错误 - 反思 - 修正”数据,让大模型从错误中学习。通过教师模型定向制造“学生会犯的错”构造数据,实验显示在Llama3 - 8B上数学解题准确率提升13.3%。
一文看懂英伟达的产品体系和命名规则
文章由小枣君撰写,详细梳理英伟达产品体系和命名规则,涵盖算力芯片、超级芯片、超级计算机平台等,介绍各层级产品特性,还提及通信技术、开发框架CUDA,助读者清晰了解英伟达产品。
3亿美元薪酬被10人拒绝!OpenAI首席研究官一句话引发硅谷史上最疯狂抢人大战
据华尔街日报爆料,Meta小扎开出3亿美元“挖人费”,至少10位OpenAI员工拒绝。OpenAI首席研究官Mark Chen一句话引发抢人大战。Meta超级团队44人中,40%来自OpenAI,50%是华人。小扎承诺算力管够,逼得OpenAI将上线100万个GPU。