在当今高速发展的数字化世界中，数据的快速访问是所有计算系统性能优化的核心。缓存技术作为一项基石性优化策略，其原理在于利用速度更快、容量更小的存储介质来存储那些被频繁访问的数据，从而显著缩短数据检索时间...

近期，一篇关于强化学习（RL）如何扩展至惊人10^26 FLOPs（每秒浮点运算次数）的探讨引起了业界广泛关注。文章指出，强化学习被视为构建前沿AI模型，尤其是大型语言模型（LLMs）的下一个核心训练技术。传统观点认为...

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...

Epoch 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...

Tailscale近日正式推出其新一代访问控制方案Grants，该方案将网络和应用程序的权限管理整合为单一语法，显著简化了企业级安全策略的配置流程。作为ACL（访问控制列表）的进化替代方案，Grants通过直观的授权机制实现...

Ruby 3.5版本在对象分配性能上取得重大突破，据RailsAtScale报道，新版本通过优化内存管理机制，实现了对象分配速度提升6倍的惊人表现。这一技术突破源于对Ruby虚拟机内部机制的深度优化，特别是改进了对象创建和内...

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...

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...