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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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推理服务的缓存与调度：前缀、多级存储、集群路由
本文讨论长上下文推理服务的缓存与调度优化。核心原则是缓存未命中比命中贵几个数量级，因此设计围绕复用展开：单实例内通过块哈希实现前缀缓存；KV池采用writ...
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显存账本：每张卡上住着什么，搬走付什么
本文介绍训练大模型时显存管理的通用记账方法。显存分为五类：权重、梯度、优化器状态、激活和通信缓冲。前三类由参数量和并行度决定，激活随输入长度增长，优化空间...
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看 NocoBase 的分支更新：AI 无代码平台进生产前，先把风险边界想清楚
NocoBase 的更新摘要提到 main、next、develop 三个分支。比起新功能本身，我更关心它进入真实项目后的升级、回滚、权限、审计和维护成本...
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数据并行与 ZeRO：三级分片各省多少
本文介绍数据并行与ZeRO优化技术。ZeRO通过三级分片（优化器状态、梯度、权重）减少显存占用，前两级不增通信量，第三级需额外all-gather。ZeR...
