「无损迁移」共找到 307 篇相关文章
Uber Hive 联邦架构：1.6 万数据集、10PB 数据去中心化，支撑大规模分析零停机
Uber重新设计Hive数据仓库，将超16000个数据集、超10PB数据去中心化部署，解决可扩展性等挑战。采用基于指针方案迁移，系统含四大组件降低运营风险，还减少存储开销，提升生态弹性。
加速200倍，单显卡1.8秒生成5秒高清视频！清华与Vidu解开了视频扩散模型的速度枷锁
清华、生数科技与伯克利联手用TurboDiffusion解开视频扩散模型速度枷锁。它改造注意力机制、引入步数蒸馏和量化策略，在多模型测试中加速100 - 205倍，且画质几乎无损。
Meta超级智能实验室首篇论文：重新定义RAG
Meta超级智能实验室首篇论文提出REFRAG框架，重新定义RAG。它通过“压缩、感知、扩展”流程优化LLM处理外部知识方式，最高将首字生成延迟加速30倍，且性能无损。
Agents统一综述：Harness、记忆、Skills和协议
上交大、中山大学等发表长文对LLM Agents中的记忆、Skills、协议与Harness工程进行统一综述。介绍了从权重到上下文再到Harness能力的三次迁移，阐述记忆、技能、协议系统及Harness工程，还分析了模块间耦合。
微软 SkillOpt：不动模型权重，只训练那份「技能说明书」
微软研究院 Yifan Yang 等人推出 SkillOpt，思路反直觉，不动模型权重，把「技能文档」当可训练参数。它在 52 个组合中表现最优，技能可迁移，代码已开源，还支持多操作。
游戏教父 John Carmack：LLM 不是游戏的未来
游戏教父 John Carmack 认为 LLM 不是游戏未来，强调交互式体验学习重要性。他倾向游戏和虚拟环境研究，分析 Atari 游戏强化学习问题，还提及离线学习、迁移学习等方面挑战。
大模型"温故而知新"实现了！无需历史数据，Octopus 效果超越全数据训练｜CVPR‘26 Octopus
上海交通大学与vivo团队提出全新持续学习框架Octopus，首创无需历史数据的梯度正交化技术。实验显示，它在UCIT基准上表现超SOTA方法，还实现正向后向迁移，适合端侧部署。
谷歌分布式训练开启另一轮扩展定律！百万芯片高压高故障仍然零全局停机
谷歌Decoupled DiLoCo研究打破大模型训练锁步模式，让集群各部分异步汇合。模拟数百万芯片高压训练时零全局停机、性能无损，还能提升系统有效工作时间，有算力撷取和异构计算等红利。
LinkedIn 重构服务发现：在大规模环境中用 Kafka 和 xDS 取代 Zookeeper
LinkedIn 工程博客中，Bohan Yang 介绍升级基于 ZooKeeper 的传统服务发现平台项目。因传统系统有扩展性问题，团队开发新架构，分离读写路径，实施双读双写机制，迁移后数据传播延迟显著改善。
n8n、扣子太难用了，Vibe Workflow 才是更大众的解
本文介绍 Refly.AI 推出的 Vibe Workflow，该产品获朱啸虎、高瓴投资且开源。它让普通人搭 Workflow，用 Agent 节点替代传统节点，降低门槛，还能迁移其他平台数据，核心是借模型提升发展。