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关键词: 模型训练,人工智能,AI,检索增强

近日，来自 MetaGPT、蒙特利尔大学和 Mila 研究所、麦吉尔大学、耶鲁大学等机构的研究团队发布 CARE 框架，一个新颖的原生检索增强推理框架，教会 LLM 将推理过程中的上下文事实与模型自身的检索能力有机结合起来。该框架现已全面开源，包括训练数据集、训练代码、模型 checkpoints 和评估代码，为社区提供一套完整的、可复现工作。

关键词: AI新闻,Kimi k2,checkpoint-engine,检查点引擎,中间件

Kimi开源又双叒放大招了！

关键词: MoE,大模型,Gemini-1.5,GPT-4,Contextual AI,OLMoE

训练代码、中间 checkpoint、训练日志和训练数据都已经开源。

关键词: Llama3,AI,豆包大模型,模型训练

伴随大模型迭代速度越来越快，训练集群规模越来越大，高频率的软硬件故障已经成为阻碍训练效率进一步提高的痛点，检查点（Checkpoint）系统在训练过程中负责状态的存储和恢复，已经成为克服训练故障、保障训练进度和提高训练效率的关键。