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2025-04-17 talkingdev

Prime Intellect开源Intellect 2分布式训练框架,32B网络实现强化学习推理

人工智能研究机构Prime Intellect近日取得重大突破,成功通过完全分布式的方式训练了一个参数量高达320亿(32B)的神经网络模型,并创新性地结合强化学习技术提升模型的推理能力。值得关注的是,该团队已将其核心训...

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2025-04-16 talkingdev

图灵公司发布白皮书:如何最大化提升大型语言模型(LLM)的投资回报率

图灵公司最新发布的《最大化您的LLM投资回报率》白皮书揭示了影响大型语言模型(LLM)实际应用效果的关键因素。研究表明,模型性能不足往往并非源于算力限制,而是由训练目标偏差、评估体系缺陷和优化策略缺失等隐形...

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2025-04-14 talkingdev

DeepSeek推理引擎开源之路正式开启

近日,DeepSeek宣布将逐步推进其推理引擎的开源计划,这一举措旨在推动AI技术的普及与创新。DeepSeek推理引擎以其高效的模型推理能力和低延迟特性,在业界广受关注。开源后,开发者将能够自由访问和优化该引擎,进一...

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2025-04-08 talkingdev

图像生成技术迎来重大突破:告别'大象难题'

近日,图像生成领域取得了一项重要技术突破,成功解决了长期困扰业界的'大象难题'。这一突破性进展标志着生成式AI在图像合成质量与逻辑一致性方面迈上了新台阶。研究人员通过改进LLM与扩散模型的协同机制,结合创新...

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2025-04-08 talkingdev

PostgreSQL全文检索性能优异:打破速度慢的误解

PostgreSQL作为一款强大的开源关系型数据库,其全文检索功能长期以来被部分开发者误认为性能不足。然而,最新实践表明,通过合理配置和优化,PostgreSQL的全文检索完全可以实现高效查询。该功能支持多种语言、自定义...

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2025-04-07 talkingdev

DeepSeek R1模型1.58bit量化新突破:MoE层实现超低比特压缩

Unsloth团队针对DeepSeek最新R1模型成功开发出创新量化方案,其核心突破在于将混合专家(MoE)层压缩至惊人的1.58bit,同时通过动态量化技术保持其他模块在4-6bit精度。研究发现,模型Tokenizer的特殊结构为量化带来...

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2025-04-07 talkingdev

[论文推荐]Rope to Nope:混合注意力机制突破长上下文处理极限

Meta最新发布的Llama 4模型通过创新性的混合位置编码策略,实现了超过1000万tokens的上下文处理能力。该技术核心在于交替使用无位置嵌入(NoPE)和旋转位置嵌入(RoPE),在保持计算效率的同时显著扩展了上下文窗口...

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2025-04-04 talkingdev

[开源]Nebius推出Kvax:基于JAX的Flash Attention优化实现,助力长上下文训练

Nebius近日开源了Kvax项目,这是一个基于JAX框架的Flash Attention实现,专门针对长上下文训练场景进行了优化。Kvax通过创新的上下文并行技术和高效的文档掩码计算,实现了更快的训练速度和更高的数据密度压缩,在性...

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