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让炼丹更科学一些（九）：经典自适应梯度算法
本系列前面八篇文章，都是在围绕SGD及其学习率讨论。而从本文开始，我们将正式进入自适应梯度算法的世界。可以说，现在所有的自适应梯度算法，都有一个共同的源头...
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机器人不能停下来等模型：星尘发布 SmoothRL，让在线强化学习跟上大模型的异步推理
星尘智能发布SmoothRL框架，解决真实机器人异步执行中的在线强化学习问题。该框架仅对实际执行的动作进行学习，并保持训练与部署节奏一致。在投掷、戴笔帽、...
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Kimi K3 模型结构（7）：结构决定系统
本文总结Kimi K3模型结构对训练与推理系统的影响。KDA采用三种执行形态（FlashKDA、设备内上下文并行、状态回滚）处理固定大小状态；上下文并行通...
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Kimi K3 模型结构（6）：输入端与零件，MoonViT-V2、MTP、Per-Head Muon
Kimi K3模型采用从零训练的MoonViT-V2视觉编码器，27层、patch14结构，支持高分辨率图像token化；MTP层预训练后微调为EAGLE...
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EP224：MCP与RAG及AI代理的对比
本文介绍MCP、RAG与AI Agent的区别：MCP是连接AI与外部工具的标准协议；RAG通过检索外部数据提供最新答案；AI Agent能自主决策执行任...
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Kimi K3 模型结构（5）：宽度维度，Stable LatentMoE
Kimi K3模型采用Stable LatentMoE作为FFN，基于NVIDIA LatentMoE改进，将输入压缩至半宽latent空间，增加RMSN...
