「分布式训练加速库」共找到 2695 篇相关文章
强化学习也能预训练？效果可提升20倍，华人新作引爆RL新范式!
伯克利团队提出新方法InFOM，不依赖奖励信号，能在多任务中超强迁移与推理。在36个基于状态和4个基于图像的任务测试中，InFOM表现出色，在jaco任务上改进达20倍。
单张显卡跑出15倍推理速度，aiX-apply-4B小模型加速企业AI研发落地
3月25日，硅心科技发布专为代码变更应用场景设计的轻量级模型aiX - apply - 4B。该模型在准确率、推理速度等方面表现出色，超越部分千亿级大模型，还推出“大模型+小模型”协同架构释放企业算力价值。
深度机智和他们的另一条路：用人类第一视角数据训练基座模型｜甲子光年
3月27日，深度机智联合推出具身通用智能基座模型系统PhysBrain 1.0，引入人类第一视角数据，解决传统模型问题。其创始人陈凯等坚持用此数据构建模型，突破传统，引领行业新方向，且中国在具身智能领域或借此建立自主技术体系。
拒绝Reward Hacking！港科联合快手可灵提出高效强化学习后训练扩散模型新范式
使用强化学习微调扩散模型时，常面临Reward Hacking和KL正则化阻碍探索收敛的问题。港科等团队提出GARDO框架，通过门控自适应正则化和多样性感知优化，解决痛点且全面开源。
AI视频进入“加速度”时代：30%加速＋细节随手P，等等党和抽卡党都有救了！
AI视频进入“加速度”时代，拍我AI（PixVerse）V5 Fast上线。其生成速度提升超30%，还推出Modify精修功能，支持万物替换、局部修改、人物编辑等，让AI视频从一次性生成走向可反复打磨。
安谋科技Arm China闪耀2025全球计算大会｜赋能绿色算力，加速AI普惠
安谋科技Arm China受邀出席2025全球计算大会，参与多项活动。深度参与撰写《算力经济绿色研究发展报告》，推进本地化标准建设，还在具身智能领域发力，其“周易”NPU IP将助力具身智能落地。
推荐大模型来了？OneRec论文解读：端到端训练如何同时吃掉效果与成本
随着AI发展，推荐系统面临诸多问题，快手技术团队提出OneRec，以端到端生成式架构重构推荐系统全链路，在效果与成本上实现突破，已在快手双端服务用户，也有需完善之处。
一招缓解LLM偏科！调整训练集组成，“秘方”在此 | 上交大&上海AI Lab等
上海交大和上海AI Lab联合团队提出IDEAL方法，可提升LLM综合性能。研究发现SFT阶段数据数量非关键，配比不当会加剧模型“偏科”。以Llama3.1 8B测试，IDEAL能提升代码能力，还指导了超参数选取。
PD 分离推理的加速大招，百度智能云网络基础设施和通信组件的优化实践
为适应PD分离式推理部署架构，百度智能云从物理网络、网络流量、通信组件和算子层面优化，提升上层推理服务性能，展现了网络、组件与业务特征融合的重要性。
通过零开销逐层权重卸载技术将SGLang Diffusion wan2.2的推理速度加速60%
文章介绍在优化SGLang对Wan2.2视频生成模型支持时，发现双Transformer架构下第1步和第19步推理慢的问题。通过零开销逐层权重卸载技术，将整体推理速度提升60%，还突破显存墙，且该优化可扩展到其他模型。