BriefGPT - AI 论文速递 ·

使用基础模型自动搜索人工生命

💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。

📝

内容提要

本研究提出了一种新的自动化搜索方法（ASAL），有效发现生成目标现象的仿真，揭示了前所未见的Lenia和Boids生命形式，推动了人工生命研究的发展。

🏷️

Kimi K3 模型结构（10）：RL 与服务，状态住在哪里
本文介绍Kimi K3模型在1M上下文强化学习与线上服务中的系统设计，核心是状态管理。KV块和KDA状态通过write-back策略在GPU与DRAM池间...
Kimi K3 模型结构（9）：显存，把 2.8T 塞进 GPU
本文详解Kimi K3模型训练中的显存优化策略，通过账本形式分析权重、激活等内存占用，并介绍六项关键技术：均衡PP rank激活、统一激活管理器、MoE反...
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...
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...
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...
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...