归根结底，与人合作时要理解他们的诉求，既要让他们实现创作目标，又要协调所有人的贡献形成整体成果，并持续反复地解决这个问题。但如果他们知道你是在为他们争取最大利益，那么当你要求他们去做那件极其困难且令他们恐惧的事情时，有时你就能帮助他们跨越鸿沟，解决问题，避免他们做出愚蠢的举动，最终获得圆满的结果。，包括在实现方式上的品味，其中可能存在不明显的后果——也许是性能上的隐性影响，也许是用户界面演变过程中

xx 58.33%。以某评测者的“人类头发数量的乘积是多少？市面上基本不存在“非满血版 R1”，也基本不存在所谓模型“降智”，而 R1 蒸馏版（70B、1.5B等）与满血版的效果差距很明显，一般知名服务商都会注明，如果这些平台提供所谓“非满血版 R1”，很容易测试出来，这完全是自砸招牌，他们没有动机“以次充好”。可以确定的是，市面上知名的第三方平台部署的都是“满血版 R1（671B）”，之所以用户

5. 与 DeepSeek 官方优惠期价格保持一致，SiliconCloud 上的 DeepSeek-V3 的优惠期价格（截止 2 月 8 日 24:00）为 ￥1 / M tokens（输入）& ￥2 / M tokens （输出），DeepSeek-R1 的价格为 ￥4 / M tokens（输入）& ￥16 / M tokens （输出）。华为云昇腾云服务可提供澎湃、弹性、充足的算力。双模型

上下文窗口（context window）是指语言模型在进行预测或生成文本时，所考虑的前一个词元（token）或文本片段的大小范围。在语言模型中，上下文窗口对于理解和生成与特定上下文相关的文本至关重要。较大的上下文窗口可以提供更丰富的语义信息、消除歧义、处理上下文依赖性，并帮助模型生成连贯、准确的文本，还能更好地捕捉语言的上下文相关性，使得模型能够根据前文来做出更准确的预测或生成。最新发布的语言大

一次技术蓬勃的背后，必然需要长时间的酝酿，更离不开决定这一爆发瞬间的少数关键人物。正因有了那些特立独行的天才，他们的出现必将影响这一领域的发展方向，甚至决定未来科技发展的历史进程。回望深度学习领域，过去的黄金十年群星闪耀。...

大模型的出现使得AI芯片的需求暴增，但在这个市场，英伟达占据了近90%份额，其市值也曾超过3万亿美元。为什么英伟达能一家独大？尽管芯片市场上还有AMD等厂商，但在需要大规模算力集群的大模型预训练阶段，英伟达几乎是唯一一个接收过数万块GPU芯片性能运行验证与反馈的平台，这对其他芯片厂商来说存在非常高的门槛，当然，英伟达GPU软件栈在加速方面也具有优势。随着大模型推理需求大幅增长，开发者可以使用小规模

此刻，你应该是在电脑或手机上看这篇文章。不管怎样，这些机器都属于现代计算机，它们都有中央处理器（CPU）和其他为特定功能服务的专用芯片，例如显卡、声卡、网卡、传感器融合等。处理特定任务时，专用处理器往往比通用CPU更快更高效。计算机发展早期，CPU都会和专用处理器配合使用。1970年代的8位和16位CPU需要依赖软件来模拟浮点指令，因此执行浮点运...

在这篇文章中，MosaicML工程师团队分享了如何在生产环境中充分利用流行开源语言大模型（LLM）的最佳实践。此外，他们还提供了围绕模型部署推理服务的指南，以帮助用户更好地选择模型和部署硬件。他们在生产环境中使用了多个基于PyTorch的后端。这些指南是MosaicML工程师团队基于FasterTransformers、vLLM以及NVIDIA的TensorRT-LLM等背后的经验总结而来。Mos

算子即Operator，这里简称op。op是深度学习的基础操作，任意深度学习框架中都包含了数百个op，这些op用于各种类型的数值、tensor运算。在深度学习中，通过nn.Module这样搭积木的方式搭建网络，而op就是更基础的，用于制作积木的配方和原材料。...

InsightFace： 用OneFlow轻松实现超大规模人脸识别模型概述人脸识别技术可以准确识别出图像中的人脸和身份，具有丰富的应用场景，譬如金融场景下的刷脸支付、安防场景下的罪犯识别和医学场景下的新冠流行病学调查等等。人脸识别的算法演变经历了以 PCA 为代表的早期阶段，再到以“人工特征+分类器”为主的统计学习方法阶段，近几年，随着大数据及 GPU 算力的爆发，人脸识别进入到深度学习算法为绝对