时至今日，全球大模型格局已成定数，还有必要耗费巨资从零开始训练一个新模型吗？ 由 OpenAI 前 CTO Mira Murati 、华人研究员翁荔（前 OpenAI 应用研究 VP）联合创立的 Thinking Machines ...

agent 就是你写的那段程序，trainer 就是一个 actor，reward 是你在 Env 或 ChatAgent 里随手写的任意 Python。剩下的活儿三个大件全包了。README 里反复强调一个数字：大约 8600 行 RL 代码（推文里说的 9K 是个约数），却能撑到 1T 级别的 MoE。 OpenRLHF 的 ...

刚刚，ThinkingMachines首发大模型：9750亿参数，完整开放权重,OpenAI前首席技术官创立的AI初创公司发布自研AI模型Inkling，本文主要介绍其架构、能力、训练等，公司还推出Inkling-Small预览版，已上线Tinker ...

未来十年，AI基础设施的竞争，不再是单一芯片的军备竞赛，而是系统级效率的全面比拼。 过去几年，GPU算力大幅增长，而网络带宽和内存容量增长却相对缓慢。算力的指数级攀升与网络、内存的线性增长之间，横亘着一道日益扩大的鸿沟——这便是AI基础设施领域著名的“通信/内存墙”。代理式AI（Agentic AI）时代的到来，让这道鸿沟变得更加复杂。 代理式AI时代：一场计算范式的根本性变革 前几年的大语言模型 ...

作者｜张奚晨微信｜a8072314b进入 Agent 时代，一次任务不再只是问模型一个问题，而是规划、搜索、调用工具、执行任务，再反复检查结果。每多走一步，都在继续消耗 Token。但公司的 AI 账单已经支撑不起 Token ...

做光学设计的同行都懂，好镜头是“调”出来的，也是“等”出来的。Zemax里反复改曲率和厚度，Lumerical里扫描周期单元的相位响应，一个参数组合跑下来，工作站转一整天是常态。更别提无透镜成像的重建调参、叠层成像的扫描校正，每一步都靠手动调试和 ...