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AWS Machine Learning Blog@Andrea Gallo
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推荐理由：AWS发了篇实战教程，教你用NVIDIA Blackwell在SageMaker上调优训练，从选精度到调batch size都讲清了，搞大模型训练的人别错过。
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6月26日
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本文介绍如何在Amazon SageMaker AI上利用NVIDIA Blackwell架构优化训练配置。包括根据模型大小（1B到64B参数）选择合适精度格式，调整batch size和序列长度以利用Blackwell扩展内存，以及策略性应用激活检查点。通过P6-B200实例启动分布式训练，提供一套实用的训练调优框架。
6月24日
15:30
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marktechpost@Asif Razzaq
marktechpost@Asif Razzaq76°
推荐理由：UC San Diego搞了个新方法DFlash，用扩散模型直接生成整段token，比自回归快几倍，Qwen3-8B上6倍加速，Blackwell上15倍，还开源了检查点，搞推理加速的可以看看。
6月19日
18:38
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Together AI@togethercompute
Together AI@togethercompute推荐理由：DecagonAI 把语音成本砍到原来的1/6，延迟还压到400ms以下，实时语音项目可以参考他们迁移开源模型的做法。
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
6月12日
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AITOP6月12日 12:57
6月11日
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AITOP6月11日 15:28
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AITOP6月11日 15:23
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AITOP6月11日 15:07
5月22日
14:56
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Cohere@cohere
Cohere@cohere精选
推荐理由：Cohere 与 NVIDIA 的深度合作让 Command A+ 在 Blackwell 上跑出最佳性能，做企业级 AI 部署的团队值得关注这个新选择。