➡️
继续阅读
-
Kimi K3 模型结构(8):训练并行,一步训练里谁在等谁
本文介绍Kimi K3模型预训练的并行系统设计,聚焦MoE层expert并行。核心是MoonEP方案:每个rank预留E/R个冗余expert槽位,确保任...
-
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...
-
DeepSeek-V4 模型结构(7):结构决定系统
DeepSeek-V4模型采用混合压缩注意力(mHC),将KV缓存分为状态缓存和分页缓存,分别管理滑窗KV与压缩条目。上下文并行通过点对点通信和all-g...
-
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...
-
系统设计两种抽象:Java藏细节 TLA+砍细节 根本两码事!
本文区分系统设计中两种抽象:模块化抽象(如Java)通过隐藏内部细节简化使用,建模抽象(如TLA+)通过削减无关信息提炼核心以精确推理。前者隐藏并发,后者...
-
OpenAI会卖给你Astra,但不会卖给你在ARC-AGI-3上得分98.6%的那套系统
文章探讨了AI模型评测中“框架工程”(harness)的关键作用。以GPT-6 Astra为例,同一模型在不同评测框架下得分差异显著(62.7%对98.6...