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标签:分布式系统×
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
1107 vs 303:谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型,把大模型速度翻了4倍
15:23
AITOP6月11日 15:23
DiffusionGemma颠覆文本生成?自回归模型的“统治”要结束了
15:07
AITOP6月11日 15:07
每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
6月1日
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AITOP6月1日 00:09
OpenAI 发起“Codex for Open Source”:免费赠送 6 个月 Pro 订阅,开源维护者能否迎来 AI 变革?
5月29日
08:02
AITOP5月29日 08:02
Opus 4.8发布:编程助手的“静默时刻”,是解放开发者,还是新门槛?🔥Anthropic 把 AI 编程的“确认键”彻底删掉了!Claude Code 搭载全新 Opus 4.8 模型,长时间任务不跑偏、不废话、不中断,像一个资深工程师一样默默干活,从功能开发到漏洞清扫全包圆,你在旁边喝茶等结果就行。过去 AI 写代码三步一问“这样可以吗”,现在它直接交完整交付物……自主编程的最后一层窗户纸,被捅破了。做自动化开发和代码审查的团队,这个模型建议直接上手,效率差距肉眼可见……Opus 4.8发布:编程助手的“静默时刻”,是解放开发者,还是新门槛?
5月19日
11:05
11:05arXiv cs.LG@Abdurakhmon Sadiev, Artavazd Maranjyan, Ivan Ilin, Peter Richtárik
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Muon 作为 AdamW 的替代方案在神经网络训练中表现出色,但基于线性最小化预言机(LMO)的方法通常采用同步训练,在异构分布式系统中受限于慢速工作节点。本文提出 Ringmaster LMO,一种异步 LMO 动量方法,借鉴 Ringmaster ASGD 的延迟阈值思想,通过丢弃过时梯度实现最优时间复杂度。该方法在广义 (L0, L1)-光滑性下建立了收敛保证,并开发了参数无关的变体。实验表明,在随机二次问题和 NanoChat 语言模型预训练中,Ringmaster LMO 在异构环境下显著优于同步和异步基线。
论文异步训练分布式系统优化算法MuonLMO

推荐理由:分布式训练团队终于有了异步 LMO 方法的理论保障——Ringmaster LMO 解决了异构集群中慢节点拖累效率的问题,做大规模预训练或异构系统优化的开发者值得关注。
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