人工智能基础设施初创公司Upscale AI近日宣布完成超过1亿美元的种子轮融资，本轮由Mayfield和Maverick Silicon联合领投。该公司专注于开发基于开放标准的网络工具套件，旨在解决AI计算中日益严峻的网络瓶颈问题。随...

最新技术基准测试表明，云端分布式训练中基础设施配置对大型语言模型（LLM）训练效率具有决定性影响。专业分析显示，网络架构与存储方案的差异可能导致训练性能出现高达6-7倍的波动，直接关联数百万美元的计算成本。...

最新技术分析揭示了NVIDIA GPU和谷歌TPU在人工智能计算领域的架构本质差异。现代机器学习GPU本质上是由专精于矩阵乘法的计算核心集群与高速内存条构成的异构体系，而TPU则是纯粹为矩阵运算设计的专用加速器，具有成...

Anyscale研究团队近期对TRL、Verl、OpenRLHF等九大开源强化学习框架进行了系统性评测，涵盖采用度指标、系统特性和技术架构三大维度。该研究为开发者选择适合RLHF（人类反馈强化学习）、推理模型或智能体训练场景的...

强化学习（RL）作为一种让AI模型通过试错而非简单模仿人类示例进行学习的技术，正展现出其在复杂任务处理中的独特优势。最新行业动态显示，科技公司正在采用两种创新方法大幅扩展训练数据规模：一是利用AI模型相互评...

DeepNVMe最新版本实现了多项突破性升级：首先扩展了对模型检查点（checkpointing）和推理工作负载的支持，使深度学习框架能更高效地管理训练中间状态；其次新增PCIe Gen5 NVMe的扩展能力，显著提升存储带宽以应对大...

近期arXiv平台发布的研究论文提出了一种名为IDInit的创新神经网络初始化技术，该方法通过在主层和子层结构中维持身份转换（identity transitions），有效解决了深度神经网络训练过程中的收敛稳定性难题。该技术突破...

近日，自然语言处理领域迎来一项重要技术突破——MiniPLM框架正式发布。该框架创新性地提出了一种高效的小型语言模型（SLM）预训练方法，通过从大型语言模型（LLM）中提取知识进行蒸馏训练，显著提升了小模型的性能表...