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关于现代GPU体系结构内存一致性(Memory Consistency)模型的一些猜想(二)——同步性能
文章聚焦GPU应用层面,通过实验对比不同同步代码实现的性能。在H20 GPU上测试,发现scope越小同步性能越好,内存屏障开销随scope增大而增加,还介绍非PTX及官方推荐实现方式并给出性能对比。
模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum
本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略,团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略,认为扩大模型规模和数据量仍重要,合成数据是延续Scaling Law的关键。
基础模型又一关键拼图,腾讯混元发布训练新范式「无相」:引入功能性记忆,打破静态权重枷锁
腾讯混元团队发布HY - WU范式,打破静态权重束缚,引入功能性记忆,实时生成个性化参数。应用于图形编辑基模效果好,在图像编辑任务表现优秀,还对未来AI架构提出多方面展望。
Karpathy:20年的编程生涯几周之内被颠覆,80%由AI来写,Claude和Codex跨过某种一致性门槛
OpenAI创始成员Andrej Karpathy分享用Claude编程心得,工作流从80%手动变为80%由AI完成,阐述AI编程优缺点、影响,还对行业未来提出疑问,认为2026年是充满能量的一年。
刚刚!OpenAI训练GPT-4b攻克诺奖级“细胞再生”难题:效率狂飙50倍,连DNA损伤都能修复
OpenAI联手Retro Biosciences研发GPT - 4b micro用于蛋白质工程,让诺奖级细胞再生技术效率提升50倍,设计的新蛋白质还有DNA损伤修复功能,结果在多方面获验证。
该工作引来马斯克回复,让Gork破防:CoT是真正的推理,还是训练数据的统计插值?
大型语言模型(LLMs)的思维链(CoT)推理能力被视为突破性进展,但论文揭示CoT可能只是数据分布内的模式匹配幻象,通过实验证明其在分布偏移时表现急剧退化,挑战主流认知。
训练数据爆减至1/1200!清华&生数发布国产视频具身基座模型,高效泛化复杂物理操作达SOTA水平
清华大学与生数科技联合研发Vidar模型,首次让通用视频大模型长出‘手脚’,实现从虚拟到真实世界物理执行的跨越。它降低数据门槛,突破跨本体泛化困境,为服务机器人应用奠定基础。
单张消费级显卡也能参与大模型训练!无问芯穹用「三个盒子」打通十万卡到一张卡AI效能跃升路径
2025年WAIC上,无问芯穹联合创始人夏立雪带来AI落地新解——三个盒子,即无穹AI云、无界智算平台、无垠终端智能,是面向未来的智能基础设施设计,能打通从十万卡到一张卡的AI效能跃升路径。
OpenAI 也把工程师经验“蒸馏”进 skill 了!Harness 爆文作者曝内部玩法:一个百万行代码系统,全程零人工编码和审核
OpenAI的Ryan Lopopolo分享Frontier团队工作方式,他们维护超百万行代码库,零人工编码和审核。实验产出Symphony,推动coding agent成“队友”。还探讨模型使用、构建速度、人类角色等问题,认为人成瓶颈,软件要适配模型。
国外网友疯传DeepSeek R2/R3/R4 炸裂突破,超越传统的「跨因果超矩阵」,并在训练过程中自发产生了R5……
国外网友疯传DeepSeek R2到R5的“重磅”消息,爆料内容层层递进且玄幻离谱。Anthropic联合创始人评价有认可也有轻视。当下闭源模型各领风骚,开源阵营期望集中在DeepSeek R2,应平常心看待传言。