
一文详解:DeepSeek 第四天开源的模型设计套件
一文详解:DeepSeek 第四天开源的模型设计套件第四天,DeepSee发布包括三个主要项目: DualPipe- 一种用于 V3/R1 训练的双向流水线并行算法,实现计算和通信完全重叠; EPLB(Expert Parallelism Load Balancer) - 专为 V3/R1 设计的专家并行负载均衡器; Profile-data- 分析 V3/R1 中计算与通信重叠的性能数据集。
第四天,DeepSee发布包括三个主要项目: DualPipe- 一种用于 V3/R1 训练的双向流水线并行算法,实现计算和通信完全重叠; EPLB(Expert Parallelism Load Balancer) - 专为 V3/R1 设计的专家并行负载均衡器; Profile-data- 分析 V3/R1 中计算与通信重叠的性能数据集。
按时整活!DeepSeek开源周第四天,直接痛快「1日3连发」,且全都围绕一个主题:优化并行策略。
当DeepSeek引发业界震动时,元始智能创始人彭博正专注于一个更宏大的愿景。
在实际应用中,我们常常需要模型输出具有严格结构的数据,比如生物制药生产记录、金融交易报告或医疗健康档案等。这种结构化输出的需求在生物制造、金融服务、医疗健康等严格监管的领域尤为重要。
对齐科学的主要目标之一,是在危险行为发生之前,预测人工智能(AI)模型的危险行为倾向。
嚯,万众期待的GPT-4.5,本周就要空降发布?!部分用户的ChatGPT安卓版本(1.2025.056 测试版)上,已经出现了“GPT-4.5研究预览(GPT-4.5 research preview)”的字样。
大自然的分形之美,蕴藏着宇宙的设计规则。刚刚,何恺明团队祭出「分形生成模型」,首次实现高分辨率逐像素建模,让计算效率飙升4000倍,开辟AI图像生成新范式。
尽管多模态大语言模型(MLLMs)取得了显著的进展,但现有的先进模型仍然缺乏与人类偏好的充分对齐。这一差距的存在主要是因为现有的对齐研究多集中于某些特定领域(例如减少幻觉问题),是否与人类偏好对齐可以全面提升MLLM的各种能力仍是一个未知数。
进入到 2025 年,视频生成(尤其是基于扩散模型)领域还在不断地「推陈出新」,各种文生视频、图生视频模型展现出了酷炫的效果。其中,长视频生成一直是现有视频扩散的痛点。
何恺明再次开宗立派!开辟了生成模型的全新范式——