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7月21日Moonshot最新回应视频：明确否认Kimi k3是模型蒸馏复刻。我来简单总结4点Moonshot企业业务负责人黄震昕的回应： 1，否认蒸馏明确表示K3性能跃升的核心来自底层原创架构创新，并非对现有模型蒸馏复刻。 2，老用户优先，正在解决算力不足。针对上线48小时被迫暂停C端新用户订阅，官方回应称是为优先保障存量付费老用户的使用体验底线，宁可放弃新增收入也要守住体验，目前正全速推进算力扩容。 3，自主架构采用自主技术-Kimi Linear Tension 自研线性注意力机制，解决超长任务性能衰减，上下文窗口扩大10倍，训练成本仅同步扩大10倍。 4，坚持开源路线明确开源与闭源并非对立，Kimi自K2起坚持的开源路线不会改变，核心底层技术与论文均对外公开，完整模型权重计划于2026年7月27日前发布。我的看法：对于中美来说大模型没有护城河，两国都不缺相关的技术和人才， Kimi k3 没吹牛。中国当下缺的是算力，正在弥补中。

香港老雷

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Wissenschaft & Technologie

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

9 Kommentare

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meta cat|🌊RIVERvor 2 Monaten

不是废话嚒，难道还有人明确说自己是蒸馏的？

Profilbild von Michael Chao e/acc🇸🇬🇺🇲🇮🇱

Michael Chao e/acc🇸🇬🇺🇲🇮🇱vor 2 Monaten

基本事实和逻辑是：中国没有芯片，除了软件硬件数据偷鸡摸狗，走私盗窃，没有如何办法长远生存，跟deepshit没有两样！！！

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我们能走到对岸吗vor 2 Monaten

k3明显不是，或者至少不只是靠蒸馏，等国模sota的那天吧，还蒸馏不了

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雷电芽衣vor 2 Monaten

谁tm 拿 fable5 来蒸馏啊，真就听的风就是雨了。

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香港老雷vor 2 Monaten

这个很简单，你把你的智能体稍微调教下，你让他说他是Doge,他都会说

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Coinfuturevor 2 Monaten

谁来鉴定真伪

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花伤情犹在vor 2 Monaten

算力不够就暂停新用户，这操作太真实了老哥

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LWXWBLHvor 2 Monaten

但是，架构创新和蒸馏并不冲突。当然，强调性能跃升主要来源于架构也不算错。。。

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Lightning麦昆vor 2 Monaten

谁在说谎啊

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黄仁勋提到：优秀的AI开源模型对整个行业都是好事，无论它来自哪里... 在和 axios 的最新访谈中，Jensen已经聊到了中国的开源模型和美国闭源模型的看法，今天又特意注册X发文说明为什么开源模型很重要..... 他说：“这些中国模型非常优秀，优秀的开源模型就应该被使用” “我认为优秀的AI开源模型对整个行业都是好事，显然，只要有优秀的AI，即使是开源的，无论它来自哪里，都会带来更多的使用” “优秀的模型带来大量使用，大量使用带来巨大增长。而这只是个开始” “DeepSeek当时就是这样，Kimi也会是这样” “还有一个误解是，开源模型会对闭源模型构成对抗，这也是错的”

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梭哈.AI

51,188 Aufrufe • vor 2 Monaten

【肖弘谈Manus的护城河】当所有人都卷大模型时，Manus创始人肖弘在采访中给出了不一样的解法。 💡核心观点： 1. 合作意识：在底层技术未被垄断前，合作重于竞争。 2. 护城河的两个维度：一是对用户的深刻理解；二是运用Agent能力的深度。 3. 模型选择：肖弘直言，如果模型谁都能用，反而意味着你的选择权更大。真正的核心不在于自研模型，而在于当模型能力迭代时，你是否有能力及时接住并转化为用户价值。

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傅盛

58,874 Aufrufe • vor 8 Monaten

黄仁勋：开源模型可以蒸馏闭源模型，因为学习别人就是AI的本质！黄仁勋在 Axios 最新专访：当记者问他“开源模型到底该不该被允许蒸馏闭源模型”时，老黄没有避重就轻，直接给蒸馏技术贴上了合法性标签。人类每天都在互相提问和学习，AI 凭什么不能从其他模型里提取知识？未来的互联网 99% 的内容都是 AI 生成的，模型蒸馏模型不仅合规，更是唯一的演进路径。知识蒸馏让小模型变聪明，而更聪明的 AI 才是更安全的 AI。从联合 Meta、微软向国会发信，到接受采访力挺蒸馏，英伟达的逻辑始终保持着高度的商业一致性：把基础模型层通过开源和蒸馏彻底商品化，打掉闭源 API 的高额溢价，让所有人都能用几分钱成本运行专有模型。

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比特币橙子Trader

76,415 Aufrufe • vor 2 Monaten

Kimi创始人杨植麟：OpenAI没发明任何新东西。月之暗面CEO杨植麟，自称开创了不同于硅谷的AI发展模式，打破了美国在AI领域的垄断幻想。对此，OpenAI奥特曼回应：我并不担心中国蒸馏我们的模型，OpenAI才会是最便宜的。企业打价格战不可避免，OpenAI靠的是周活10亿，每人付1块钱，一周就有10亿。Kimi周活才450万，拿什么比？用这10亿用户，训练出来的大数据，又是10x10倍的效果，接下来，AI推理差距只会进一步扩大？中国未来AI大模型，与之前的门户、搜索、视频、社交一样，也是一场大型内战？只有中国人自己用？比尔盖茨和微软，担不担心中国的盗版呢？不担心。

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亚洲金融 Asia Finance

105,163 Aufrufe • vor 1 Monat

我操！Kimi.ai 月之暗面这波是真的疯了！ 2.8T 参数的 K3 直接全权重开源就算了，连推理内核、MoE 通信库、Agent 训练环境整套底层技术栈全给你端出来，硬生生把开源模型的天花板，直接抬到了闭源旗舰的家门口。不是放个权重就炒开源概念的挤牙膏操作，是从模型到底层能跑起来生态的所有东西全白给，1M 长上下文、MoE 架构性能够打闭源，之前天天喊开源追不上闭源的直接被打半残，开发者再也不用对着闭源 API 的限流、涨价受窝囊气。搞大模型的不用从零搭底层通信框架，做 Agent 的不用卡闭源接口的脖子，小团队也能基于全栈直接做二次开发，从今天起，全球开源 AI 的游戏规则，真的改了。今天之后，开源和闭源的代差，从两年砍到了半年。 Kimi K3 今天正式全开源，不是挤牙膏的版本更新。 2.8T 总参数 MoE, 激活 104B, 原生 100 万上下文。靠 KDA 新注意力和 AttnRes 架构创新，单位算力智能密度直接提 2.5 倍，长上下文解码速度翻 6 倍。最狠的是，这根本不是只放个权重的假开源。 FlashKDA 高性能内核，MoE 通信库，连用来做 Agent 强化学习的快照式训练环境 AgentENV, 全给你开源了。从推理到训练的整个底层栈，直接搬空。之前所有开源模型，本质都是在追闭源一年多前的尾巴。这是第一个真正摸到闭源顶尖门槛的开放模型。长编码、Agent、终端操作这些硬核任务，已经能和第一梯队闭源掰手腕。你永远可以相信开放的力量！！用K3搓了一个他自己开源的介绍视频，特此致敬🫡

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AYi

265,686 Aufrufe • vor 1 Monat

【“五层蛋糕论”讲清中美AI竞争格局】黄仁勋在访谈中提出了一个全新的分析框架，将AI产业比作一个五层的蛋糕。看懂了这五层，就看清了中美科技博弈的真实现状： 1.能源。市场对算力的需求每年增长100万倍，这中间的鸿沟要靠能源来填，而中国的能源产能是美国2倍。 2.芯片。这层美国领先没的说，但中国的制造能力不可小觑，低成本+减免算下来，美国的制造成本是中国的4-8倍。 3.基建。美国建个数据中心要磨叽三年，中国一个周末能建成一座医院，这个速度老黄是服气的。 4.模型。美国模型领先中国半年左右，但重点在于中国开源做得好，不开源就谈不上全行业大范围应用。 5.应用。黄仁勋认为，要是问中国人“AI利大于弊还是弊大于利”，80%中国人会回答利大于弊，而美国恰好相反，说到底谁应用得最快最广泛谁就能赢下这场工业革命。

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傅盛

110,783 Aufrufe • vor 9 Monaten

俺上电视啦! 聊聊 kimi-k3 这么猛为什么还要开源上周有幸接受了深圳卫视-科创最前沿栏目的采访, 主要聊了聊 Kimi-K3 这次取得如此牛的成绩背后的意义. 以及SOTA级别的模型就这样开放权重了, 不怕别人抄吗? 在我来看是真不怕的, 想象一下一个武林高手, 把自己的秘籍写成书, 免费送. 那是不是就意味着这些武林秘籍不是谁都练的. 大模型的情况也是这样的, 虽然权重也开源了, 训练技术也开源了, 但是, 最重要的, 训练使用的数据和经验, 这个是没开源的. 举个最典型的例子, 现在个人拿到kimi-k3的模型权重, 然后自己租算力微调, 大概率是会把模型越调越拉跨的. 就是因为既没有优质的后训练数据, 也没有优秀的后训练能力. 而现在大模型训练的数据其实大部分都是AI合成的了. 护城河已经从“静态的代码和模型权重”转移到了“持续的进化能力和数据飞轮”了. 所以即使全面复刻了 kimi-k3 的技术架构, 但是没有高质量合成数据流和持续的后训练体系, 也是没有办法竞争的. 但是 kimi-k3 开源获得的收益却是事实存在的, 不但能获得超高的曝光, 而且还能提升自己的社区影响力, 并且还能收获社区的正向反馈. 开源出来的训练工具链, 社区优秀的工程师在使用中也会不断的帮助反馈和提升. 形成整个生态的进步. 得道者多助这个道理是不会变的. #kimik3 #深圳卫视 #科创最前沿

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karminski-牙医

17,354 Aufrufe • vor 1 Monat

Palantir CEO 谈模型竞争：不能单纯指责中国 AI 蒸馏 2026 年 8 月 3 日，Palantir CEO Alex Karp 在接受 CNBC 采访时表示，讨论不能只停留在中国模型是否通过蒸馏复制美国模型，因为大型模型本身也通过吸收全球知识产权和企业信息获得价值。他认为，当前竞争环境并不理想化，企业真正能够采取的保护措施，是在自己的算力上运行可控模型，并通过应用层限制业务知识和数据外流。Karp 随后表示，Palantir 提供的正是这种部署方式，并将公司的高速增长归因于相关需求。内容不构成任何投资建议，请严格遵循当地法律法规。《白线 WhiteLine》由吴说团队出品，从 Crypto 走向更广阔的资本市场，关注 AI 时代下的趋势变化与交易机会。

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白线 WhiteLine

17,441 Aufrufe • vor 1 Monat

Kimi K3 火爆之后，再看杨植麟在 GTC 2026 的演讲当时杨植麟提出，开放模型想追上闭源前沿模型，需要同时扩展三个维度：提高 token 效率、拉长上下文，并把单智能体升级为可并行协作的智能体集群如今 Kimi K3 以 2.8 万亿参数、100 万 token 上下文和 Agent Swarm 亮相，成为首个 3T 级开放模型，相关产品已全面上线，完整权重计划于 7 月 27 日发布 (Kimi AI) K3 的火爆更像一次路线兑现：开放只是起点，真正拉开差距的，是模型能否处理更长任务，并调度更多智能体一起完成复杂工作

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PANews丨APP全面升级

40,323 Aufrufe • vor 2 Monaten

Dario没有理由因为Kimi蒸馏Claude而生气。Anthropic自己刚刚才同意为盗版书籍训练模型一事，向相关作者支付总计15亿美元赔偿。平均下来，每一本被侵权的书大约赔偿3000美元。更有意思的是，Dario自己也承认，在百度工作的一年让他意识到，数据隐私并没有那么重要。当时他主要从事语音识别研究，而很多训练数据都是未经授权直接拿的。这段经历进一步强化了他对Scaling Law的信念。因此，自己干Anthropic之后，他们同样尽可能收集各种数据用于训练模型。我认为，他真正气的并不是知识产权，而是这从根本上破坏了前沿AI实验室的商业模式。历史上，每一代最先进大模型的训练成本通常都会比上一代增长约4到10倍，甚至更多。例如，GPT-2的训练计算成本约为10万美元，而GPT-3已经达到约1000万美元，GPT-4的计算成本则约为1亿美元。这些数字还仅仅是算力成本，并没有包括研究人员薪酬、数据获取以及其他研发支出。因此，即使没有开源模型竞争，仅靠API收费模式，要获得正向投资回报也变得越来越困难，因为模型性能提升正在放缓，而训练成本却持续飙升。如今，开源模型通过蒸馏技术，大约只需要6个月就能追赶到最先进闭源模型的水平。这意味着OpenAI、Anthropic等前沿实验室，实际上只有约半年的时间，依靠最新模型尽可能创造收入。半年之后，就会出现性能达到其90%，但成本只有10%的开源替代方案。越来越多的美国企业也已经意识到，最顶尖模型带来的那一点性能优势，并不足以支撑其高昂的价格，因此开始转向成本更低的中国开源模型。就连Sam Altman的铁哥们儿Brian Chesky，公开说在Airbnb的部分AI开发中也采用了阿里的千问，而不是ChatGPT。

Dario没有理由因为Kimi蒸馏Claude而生气。Anthropic自己刚刚才同意为盗版书籍训练模型一事，向相关作者支付总计15亿美元赔偿。平均下来，每一本被侵权的书大约赔偿3000美元。更有意思的是，Dario自己也承认，在百度工作的一年让他意识到，数据隐私并没有那么重要。当时他主要从事语音识别研究，而很多训练数据都是未经授权直接拿的。这段经历进一步强化了他对Scaling Law的信念。因此，自己干Anthropic之后，他们同样尽可能收集各种数据用于训练模型。我认为，他真正气的并不是知识产权，而是这从根本上破坏了前沿AI实验室的商业模式。历史上，每一代最先进大模型的训练成本通常都会比上一代增长约4到10倍，甚至更多。例如，GPT-2的训练计算成本约为10万美元，而GPT-3已经达到约1000万美元，GPT-4的计算成本则约为1亿美元。这些数字还仅仅是算力成本，并没有包括研究人员薪酬、数据获取以及其他研发支出。因此，即使没有开源模型竞争，仅靠API收费模式，要获得正向投资回报也变得越来越困难，因为模型性能提升正在放缓，而训练成本却持续飙升。如今，开源模型通过蒸馏技术，大约只需要6个月就能追赶到最先进闭源模型的水平。这意味着OpenAI、Anthropic等前沿实验室，实际上只有约半年的时间，依靠最新模型尽可能创造收入。半年之后，就会出现性能达到其90%，但成本只有10%的开源替代方案。越来越多的美国企业也已经意识到，最顶尖模型带来的那一点性能优势，并不足以支撑其高昂的价格，因此开始转向成本更低的中国开源模型。就连Sam Altman的铁哥们儿Brian Chesky，公开说在Airbnb的部分AI开发中也采用了阿里的千问，而不是ChatGPT。

GeLun Ding

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中国两代AI“四小龙”：人才的迁徙与传承近期Kimi K3的发布引发全球关注，很多人把它看作中国开源模型的新节点。但Kimi、DeepSeek、智谱并不是横空出世。更早的MSRA、百度研究院培养了上一代AI创业者，商汤、旷视、依图又成为新一代团队的人才与经验来源。两代“AI四小龙”真正传下来的，不只是技术和工程能力，还有对技术的信仰、不计结果的好奇心，以及让年轻人自由探索的环境。这是我们对话叶奇意的视频播客精华节选，欢迎大家观看完整视频。

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硅谷101

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为什么黄仁勋突然开通X了？黄仁勋刚刚在X上发了自己的第一条帖子，谈的是开源模型的重要性。不到24小时，他的账号就已经获得了75万粉丝关注和4500万次浏览。我觉得这是英伟达的一次危机公关。 Kimi K3上周三发布后，立刻成为X上讨论度最高的话题。很多人都认为，它对美国公司构成了巨大数据安全威胁，而这种说法也被延伸到了所有中国开源模型。OpenAI的首席战略官甚至发文呼吁美国政府出台一些“软性法规”，限制美国企业使用中国模型。仅仅一天后，美国政府也重新开始讨论是否应该限制中国开源AI模型。黄仁勋最担心的是，“中国开源模型会威胁美国公司”这种说法会变成主流叙事、AI要真正大规模普及，就必须依赖便宜、高效、开源的模型。如果这种观点无法成为主流，AI的使用量就可能大幅下降；而AI使用量一旦大幅下降，对英伟达芯片的需求也会跟着大幅下降。黄仁勋意识到，他必须亲自站出来，把舆论风向扭转回来。而他的这条X帖子效果确实非常好。几乎所有AI公司CEO都公开表示赞同黄仁勋的观点，甚至连那些做闭源模型的公司也站出来支持。可能他家都怕买不到算力。唯一没有表态支持的，就是 Dario Amodei。估计他到现在还在耿耿于怀。

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GeLun Ding

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中国最近掀起了一波‘技术超越’的叙事狂潮：“全球领先宇”树机器人，蔚来电动车，第六代战机到最新的Deepseek媲美美国的AI模型，一切看起来都在宣告中国已经掌握了科技竞争的制高点。但真相呢？这些‘突破’的底层逻辑，其实是对美国开源技术和模式的高效嫁接与加工。如何理解？这不仅是一场技术战争，而是一场文明赌局，谁能笑到最后？ AI模型的算法框架、训练数据来自于合成，电动车的核心技术、甚至机器人背后的生产生态——几乎每一项‘创新’都离不开美国无偿贡献的技术基础。中国的强项在应用层面的二次创新，而非从零开始的技术革命。这就是为什么中国的技术看似崛起迅猛，但在本质上依然依附于全球技术体系的底层逻辑。但我们必须看到，这场技术竞争背后隐藏着更深刻的真相：技术的冲突只是文明冲突的冰山一角。美国为何将中国视为最大的威胁？不仅因为制造能力或技术模仿力，更因为两者的文明逻辑完全对立。现代文明为何只能在西方诞生？新教伦理、基督教文化塑造了自由、理性和创新的基石，而中国模式则依靠集体主义和实用主义的动员力快速崛起。这种模式能在效率上赢得一时，却无法回答一个关键问题：没有信仰和自由为根基的文明，如何承载人类的未来？这不仅是一场技术战争，而是一场文明的赌局。一边是长期“平权觉醒”，忽视精英和进步，去工业化的自我阉割；一边是试图复辟帝国梦想，忽视人的价值，没有终端消费支持。谁会笑到最后？

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Tigris | 会讲课教授是好老师

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这个视频上周录的，现在发出来也不太晚，谷歌目前还有一些反垄断的官司，不确定性挺高的，因此现在去抄底可能时机不对，放量大阴线下可能还会有惯性下跌，如果坚定看好谷歌的，可以关注两个核心指标：一是谷歌自研的AI能不能构建新护城河（用户增长、盈利、点击率），二是估值是否匹配真实盈利增长（营收和EPS增速）。毕竟真正的投资机会，永远藏在理性计算而非情绪回归中。顺便给我的油管点点关注，

这个视频上周录的，现在发出来也不太晚，谷歌目前还有一些反垄断的官司，不确定性挺高的，因此现在去抄底可能时机不对，放量大阴线下可能还会有惯性下跌，如果坚定看好谷歌的，可以关注两个核心指标：一是谷歌自研的AI能不能构建新护城河（用户增长、盈利、点击率），二是估值是否匹配真实盈利增长（营收和EPS增速）。毕竟真正的投资机会，永远藏在理性计算而非情绪回归中。顺便给我的油管点点关注，

shu fen

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发现一个讲的很细的大语言模型微调教程，详细介绍了整个流程,包括数据准备、参数设置、资源监控等关键步骤。基本没有技术能力也可以完成微调。想要了解 LLM 原理的可以按这个实践一下。时间轴： 0:00 概念概览 3:02 自定义数据的准备 8:17 微调操作演示（T4 版本） 16:52 微调操作演示（A100 版本） 19:13 在 Hugging Face 上的保存与使用方法文字版整理： ✲ 如何使用自己的数据对大语言模型进行微调(fine-tuning)：对大语言模型进行微调并不一定非常困难和昂贵。通过使用自己的数据集对预训练模型进行微调,可以让模型更好地适应特定的任务需求。微调过程能够在保留原模型语言理解能力的基础上,进一步提升其在特定领域或任务上的表现。 ✲ 使用Hugging Face模型库和Unslaw工具进行模型微调： Hugging Face提供了丰富的预训练语言模型资源,用户可以根据任务需求选择合适的模型作为基础进行微调。而Unslaw工具则提供了一套简单高效的微调流程,其优点包括出色的内存使用效率以及对扩展上下文窗口的支持。通过Unslaw,用户能够以较低的资源开销完成模型微调。 ✲ 在Google Colab上使用免费/付费GPU资源进行微调： Google Colab提供了免费和付费的GPU资源,用户可以根据任务的复杂程度选择使用T4或A100。对于大多数微调任务而言,免费的T4资源已经足够。但如果数据集较大或模型较为复杂,升级到A100可以获得更充裕的算力支持。Colab为用户提供了一个易于上手的模型微调环境。 ✲ 准备自定义的微调数据集：准备微调数据的过程并不复杂。用户可以直接使用纯文本文件作为数据来源,而无需进行额外的预处理。为了获得理想的微调效果,建议至少准备100-200个样本。在示例中,为了快速演示,仅使用了几个样本。通过一个简单的Python脚本,可以方便地将原始文本数据转换为微调所需的JSON格式。 ✲ 修改Colab笔记本中的参数设置：在Colab笔记本中,需要根据实际情况调整一些参数。例如,可以根据数据集的token数量来设置max_sequence_length参数,借助rope scaling技术,模型能够支持任意长度的上下文。此外,还可以选择使用Instruct系列模型作为base model,直接在其基础上进行指令微调。为了节省资源,可以启用4-bit量化。同时,参考Q-Lora论文的建议,调整R值和alpha值,以在资源占用和模型质量之间取得平衡。 ✲ 训练过程中的资源使用监控：在模型训练过程中,用户可以通过Colab的资源监控选项卡实时观察GPU、内存和硬盘的使用情况。如果发现资源不足,可以考虑从T4升级到A100。通过监控资源占用,用户能够及时调整配置,确保微调任务稳定高效地进行。 ✲ 模型训练的loss变化和最佳checkpoint的选择：通过记录不同训练步数下的loss值,可以判断模型的收敛情况。理想的做法是选择loss下降曲线趋于平缓的点作为最佳checkpoint,这样既能充分训练模型,又能避免过拟合。为了事后方便筛选,可以设置每隔一定步数保存一次checkpoint。 ✲ 模型微调完成后的保存与使用：微调完成后,可以选择只保存adapter layers以加快保存速度。但更推荐的做法是保存完整模型,并使用float16精度,这样可以得到一个更通用和标准的模型格式,方便后续的部署和使用。 ✲ 在Hugging Face上公开或私有发布微调后的模型：用户可以选择在Hugging Face的模型库中公开或私有地发布自己微调后的模型。发布之前,需要在Hugging Face账号中创建一个访问令牌,并在发布时提供相应的用户名和令牌信息。通过在Hugging Face上发布模型,用户可以方便地与他人分享自己的微调成果。 ✲ 使用微调后的模型进行推理(inference)：在使用微调后的模型进行推理时,首先需要加载保存的模型。接着,使用tokenizer对输入的文本进行处理,并将其传入模型。进行推理时,max_length参数需要与训练时保持一致,以确保生成的结果不会被截断。完成以上步骤后,就可以利用微调后的模型进行各种实际应用了。

发现一个讲的很细的大语言模型微调教程，详细介绍了整个流程,包括数据准备、参数设置、资源监控等关键步骤。基本没有技术能力也可以完成微调。想要了解 LLM 原理的可以按这个实践一下。时间轴： 0:00 概念概览 3:02 自定义数据的准备 8:17 微调操作演示（T4 版本） 16:52 微调操作演示（A100 版本） 19:13 在 Hugging Face 上的保存与使用方法文字版整理： ✲ 如何使用自己的数据对大语言模型进行微调(fine-tuning)：对大语言模型进行微调并不一定非常困难和昂贵。通过使用自己的数据集对预训练模型进行微调,可以让模型更好地适应特定的任务需求。微调过程能够在保留原模型语言理解能力的基础上,进一步提升其在特定领域或任务上的表现。 ✲ 使用Hugging Face模型库和Unslaw工具进行模型微调： Hugging Face提供了丰富的预训练语言模型资源,用户可以根据任务需求选择合适的模型作为基础进行微调。而Unslaw工具则提供了一套简单高效的微调流程,其优点包括出色的内存使用效率以及对扩展上下文窗口的支持。通过Unslaw,用户能够以较低的资源开销完成模型微调。 ✲ 在Google Colab上使用免费/付费GPU资源进行微调： Google Colab提供了免费和付费的GPU资源,用户可以根据任务的复杂程度选择使用T4或A100。对于大多数微调任务而言,免费的T4资源已经足够。但如果数据集较大或模型较为复杂,升级到A100可以获得更充裕的算力支持。Colab为用户提供了一个易于上手的模型微调环境。 ✲ 准备自定义的微调数据集：准备微调数据的过程并不复杂。用户可以直接使用纯文本文件作为数据来源,而无需进行额外的预处理。为了获得理想的微调效果,建议至少准备100-200个样本。在示例中,为了快速演示,仅使用了几个样本。通过一个简单的Python脚本,可以方便地将原始文本数据转换为微调所需的JSON格式。 ✲ 修改Colab笔记本中的参数设置：在Colab笔记本中,需要根据实际情况调整一些参数。例如,可以根据数据集的token数量来设置max_sequence_length参数,借助rope scaling技术,模型能够支持任意长度的上下文。此外,还可以选择使用Instruct系列模型作为base model,直接在其基础上进行指令微调。为了节省资源,可以启用4-bit量化。同时,参考Q-Lora论文的建议,调整R值和alpha值,以在资源占用和模型质量之间取得平衡。 ✲ 训练过程中的资源使用监控：在模型训练过程中,用户可以通过Colab的资源监控选项卡实时观察GPU、内存和硬盘的使用情况。如果发现资源不足,可以考虑从T4升级到A100。通过监控资源占用,用户能够及时调整配置,确保微调任务稳定高效地进行。 ✲ 模型训练的loss变化和最佳checkpoint的选择：通过记录不同训练步数下的loss值,可以判断模型的收敛情况。理想的做法是选择loss下降曲线趋于平缓的点作为最佳checkpoint,这样既能充分训练模型,又能避免过拟合。为了事后方便筛选,可以设置每隔一定步数保存一次checkpoint。 ✲ 模型微调完成后的保存与使用：微调完成后,可以选择只保存adapter layers以加快保存速度。但更推荐的做法是保存完整模型,并使用float16精度,这样可以得到一个更通用和标准的模型格式,方便后续的部署和使用。 ✲ 在Hugging Face上公开或私有发布微调后的模型：用户可以选择在Hugging Face的模型库中公开或私有地发布自己微调后的模型。发布之前,需要在Hugging Face账号中创建一个访问令牌,并在发布时提供相应的用户名和令牌信息。通过在Hugging Face上发布模型,用户可以方便地与他人分享自己的微调成果。 ✲ 使用微调后的模型进行推理(inference)：在使用微调后的模型进行推理时,首先需要加载保存的模型。接着,使用tokenizer对输入的文本进行处理,并将其传入模型。进行推理时,max_length参数需要与训练时保持一致,以确保生成的结果不会被截断。完成以上步骤后,就可以利用微调后的模型进行各种实际应用了。

歸藏(guizang.ai)

61,931 Aufrufe • vor 2 Jahren

今年，AI机器人赛道真的是火得不行。从家里用的扫地机器人到工业上的自动化设备，甚至现在都可以上台跳舞了，不得不说一句牛逼！但是现在机器人和AI系统大多被少数几家大公司掌控，创新的步伐虽然快，却往往伴随着技术封闭性和使用限制。 OpenMind 却正在打破这种局限，提出了一个非常具有前瞻性的解决方案——开源的机器人操作系统。这种做法不仅仅是技术上的创新，它从根本上重新定义了谁能控制机器人的智能，以及谁能参与到技术创新中去。 OpenMind的核心理念是开放和去中心化——这意味着不再是只有少数几家公司有能力和资源控制机器人的发展和应用。通过开源操作系统OM1，OpenMind赋予了全球开发者和创新者在机器人生态系统中发挥更大作用的机会。任何有创意、有技术的团队，都可以基于OM1平台构建自己的机器人应用，这种开放生态不仅能加速创新，还能促进更广泛的合作和资源共享。最关键的是，OpenMind没有像传统公司那样将机器人生态系统封闭在一个小圈子里，而是推动它向全球开发者开放，鼓励他们参与并共同塑造机器人的未来。这不仅能避免技术的垄断，更能确保机器人系统的多样性和适应性——每个开发者、每个小团队都能贡献自己的智慧，推动机器人技术在各个行业中的应用。这背后折射的是OpenMind对于去中心化理念的深刻理解和执行力。与传统企业垄断不同，这种去中心化的思维让更多的人和团队能通过开源平台参与进来，这也让机器人技术有了更多的可能性。未来的机器人技术， OpenMind 无疑为其注入了一股新鲜的力量。在这场关于机器人智能的创新竞赛中，去中心化和开源将不仅仅是一个趋势，更是能让全球每个人都参与进来的机会。 #OpenMind

今年，AI机器人赛道真的是火得不行。从家里用的扫地机器人到工业上的自动化设备，甚至现在都可以上台跳舞了，不得不说一句牛逼！但是现在机器人和AI系统大多被少数几家大公司掌控，创新的步伐虽然快，却往往伴随着技术封闭性和使用限制。 OpenMind 却正在打破这种局限，提出了一个非常具有前瞻性的解决方案——开源的机器人操作系统。这种做法不仅仅是技术上的创新，它从根本上重新定义了谁能控制机器人的智能，以及谁能参与到技术创新中去。 OpenMind的核心理念是开放和去中心化——这意味着不再是只有少数几家公司有能力和资源控制机器人的发展和应用。通过开源操作系统OM1，OpenMind赋予了全球开发者和创新者在机器人生态系统中发挥更大作用的机会。任何有创意、有技术的团队，都可以基于OM1平台构建自己的机器人应用，这种开放生态不仅能加速创新，还能促进更广泛的合作和资源共享。最关键的是，OpenMind没有像传统公司那样将机器人生态系统封闭在一个小圈子里，而是推动它向全球开发者开放，鼓励他们参与并共同塑造机器人的未来。这不仅能避免技术的垄断，更能确保机器人系统的多样性和适应性——每个开发者、每个小团队都能贡献自己的智慧，推动机器人技术在各个行业中的应用。这背后折射的是OpenMind对于去中心化理念的深刻理解和执行力。与传统企业垄断不同，这种去中心化的思维让更多的人和团队能通过开源平台参与进来，这也让机器人技术有了更多的可能性。未来的机器人技术， OpenMind 无疑为其注入了一股新鲜的力量。在这场关于机器人智能的创新竞赛中，去中心化和开源将不仅仅是一个趋势，更是能让全球每个人都参与进来的机会。 #OpenMind

阿乐

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“遥遥遥……遥领先” 6月12日，华为开发者大会 HDC 2026 在东莞举行。余承东在会上谈到盘古大模型，称华为早年发布盘古时，“全中国、全世界都不知道大模型为何物”，华为可以说是行业“绝对的全球先驱者”，但后来因为各种原因“没做好”。余承东还表示，去年国庆节前夕公司让他重新负责大模型，他会带领团队“一路赶超”，并称“在我余承东的字典里只有第一，没有第二”，要从“中国第一”走向“世界第一”。有博主随后质疑这一说法，认为余承东的表述“说对也对，但确实又不完全是对的”。博主指出，盘古大模型最早发布于 2021 年，确实早于 ChatGPT 上线，但当时“大模型”概念与今天的大模型并不完全相同；同时 GPT-3 在此前已在技术行业内出名，因此不能说“全世界都不知道大模型为何物”。该博主认为，华为在盘古上确实入场较早，但余承东的说法有“装逼”“别装过头了”的成分。

“遥遥遥……遥领先” 6月12日，华为开发者大会 HDC 2026 在东莞举行。余承东在会上谈到盘古大模型，称华为早年发布盘古时，“全中国、全世界都不知道大模型为何物”，华为可以说是行业“绝对的全球先驱者”，但后来因为各种原因“没做好”。余承东还表示，去年国庆节前夕公司让他重新负责大模型，他会带领团队“一路赶超”，并称“在我余承东的字典里只有第一，没有第二”，要从“中国第一”走向“世界第一”。有博主随后质疑这一说法，认为余承东的表述“说对也对，但确实又不完全是对的”。博主指出，盘古大模型最早发布于 2021 年，确实早于 ChatGPT 上线，但当时“大模型”概念与今天的大模型并不完全相同；同时 GPT-3 在此前已在技术行业内出名，因此不能说“全世界都不知道大模型为何物”。该博主认为，华为在盘古上确实入场较早，但余承东的说法有“装逼”“别装过头了”的成分。

李老师不是你老师

1,048,570 Aufrufe • vor 3 Monaten