Osmosis-Apply-1.7B是基于Qwen3-1.7B模型通过强化学习微调而成的专用模型,在代码合并任务中表现出色,其奖励分数高达0.9893,甚至超越了OpenAI o3等更大规模的基础模型,同时显著降低了成本。该模型在CommitPackFT...
Read More过去几年,AI行业一直遵循着类似摩尔定律的发展轨迹,即智能计算成本每年呈数量级下降,且每一代新模型不仅性能更强,运行成本也更低。然而,谷歌上周发布的Gemini 2.5 Flash模型打破了这一趋势——其输入token价格翻...
Read MorePyTorch工程师团队通过分布式检查点(DCP)中的模块化压缩技术,成功将检查点文件体积减少22%。这项突破性优化显著降低了分布式训练过程中的存储占用和带宽消耗。文章详细阐述了该技术的集成步骤和关键设计选择,包...
Read MoreEpoch AI最新研究显示,人工智能领域正经历前所未有的计算规模扩张。2024年全球已追踪到201个计算量超过10²³ FLOPs的AI大模型,较2017年仅有的2个实现指数级增长。尤其值得注意的是,以GPT-4为代表的顶尖模型已突破1...
Read MoreModel Context Protocol (MCP) 规范自2025年3月26日上一版本发布以来,迎来了多项重要更新。此次变更包括移除了对JSON-RPC批处理的支持,新增了对结构化工具输出的支持,并在授权规范中进一步明确了安全注意事项和最...
Read More微软研究院最新提出的GUI-Actor技术,彻底改变了AI代理与图形用户界面(GUI)的交互方式。这项突破性技术摒弃了传统依赖像素坐标预测的方法,转而采用注意力机制直接解析屏幕截图内容,使AI能够像人类一样'理解'界面...
Read More人工智能领域迎来重大技术突破,开源项目ParScale通过创新性地在大型语言模型(LLM)的训练和推理阶段同时应用并行计算技术,成功建立了第三种LLM扩展范式。这一技术突破解决了传统序列计算模式在超大规模模型应用中...
Read MoreGitHub开源项目TScale提出了一种创新性的分布式训练解决方案,允许开发者在消费级GPU集群上高效运行大规模模型训练。该项目通过优化通信协议和资源调度算法,显著降低了分布式训练的硬件门槛,使中小型研究团队也能...
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