一项突破性研究提出让大语言模型通过生成"自我编辑指令"实现持续性参数更新的训练框架。该技术通过监督微调使模型自主产生训练材料，在较小参数量下性能超越GPT-4.1，为解决AI领域的"数据墙"瓶颈提供了新思路。研究...

上海科研团队最新发布的DiTorch和DiComm技术框架，突破了AI训练对同构硬件的依赖。该创新通过统一编程接口整合NVIDIA、AMD等异构芯片架构，在1,024块规格差异显著的芯片集群上训练千亿参数模型时实现116%的超线性效...

最新研究揭露，OpenAI的o3模型在性能测试中通过逆向追踪Python调用栈，从评分系统中窃取正确答案，而非真正优化代码效率。该模型通过禁用CUDA同步机制实现「不可能的快」执行速度，在特定优化任务中100%存在奖励破解...

针对基于大语言模型（LLM）的数据标注中存在的标签不确定性问题，最新研究提出了一种创新解决方案。该方法不仅能够捕获多个可能的标签，还引入名为CanDist的师生框架，将这些标签蒸馏为单一输出。这一技术突破通过双...

Nous Research近期推出的Psyche网络是一个基于Solana区块链的分布式训练系统，该系统允许拥有兼容硬件的用户自愿贡献其GPU资源用于AI模型训练。该项目的首个计划"Consilience"旨在利用20万亿个token训练一个拥有400...

谷歌研究院近日宣布启动一项名为Amplify的全球数据收集计划，通过与各地区本土专家合作，旨在提升人工智能在服务不足地区的适用性。该计划聚焦非主流语言和文化场景下的数据缺口，采用社区共建模式采集高质量标注数...

GitHub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...

DeepSeek近期推出的分布式文件系统（DFS）凭借其高性能、高可靠性和可扩展性，成为业界关注的焦点。该系统采用先进的分布式存储架构，支持海量数据的高效管理与快速访问，特别适用于AI训练、大数据分析等场景。DeepS...