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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...
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Claude Fable 5.1 对比 Fable 5:在实际工作中,我无法区分它们。
Anthropic发布Claude Fable 5.1,宣称在编码和知识工作上有重大进步,基准测试得分翻倍。但作者用四个真实任务测试新旧模型,发现两者准确...
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AI时代学编程:别背语法了,学逻辑才是正经事!
AI时代学编程,重点不在背语法,而在学逻辑。文章通过实例说明,编程思维能帮人精确表达需求,避免AI误解。核心是掌握循环、条件、调试等基础概念,用结构代替模...
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DeepSeek-V4 模型结构(6):优化器与稳定性,Muon
DeepSeek-V4采用Muon优化器,通过谱范数最速下降实现逐矩阵正交化,用Newton-Schulz迭代逼近SVD,混合系数提升小奇异值并精确稳定大...
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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...
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DeepSeek-V4 模型结构(5):宽度维度,DeepSeekMoE 的四个改动
本文介绍DeepSeek-V4模型结构中MoE层的四处改动:路由打分从sigmoid改为sqrt(softplus)以消除饱和;前三层用固定hash ro...