整个管线极度依赖高质量数据工程（olmOCR、合成数据、微退火筛选）。将训练拆解为 Pretrain -> Midtrain -> LongContext -> SFT -> DPO -> RL，每个阶段都有明确的目标和特定的数据配比。大规模应用基于规则验证（如代码执行、数学答案匹配）的强化学习（RLVR），这是提升推理能力的关键。提供了复现上述所有步骤所需的工具链（Olmo-core, Olmo

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解释：如下图，相比fp32，bf16的表示范围不变（还是e8），但精度从m23降到了m7，但在大模型训练时，这种精度损失是可接受的。需要注意，有些老的gpu不支持这个操作。一些新一点的4090，A100，H100等均支持。解释：python的gcc编译优化（优化代码底层执行指令，主要优化了代码中对gpu的读写操作，不影响任何性能），在训练前会花费时间进行编译，但大大加快训练时速度。需要注意，win

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Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture1.摘要开发AGI（人工通用智能，也叫强人工智能）有两个通用的方法为导向：①计算机科学②神经科学。然而由于它们的公式和编码不一样，这是两个完全不兼容的平台，这也阻碍了AGI的发展。所以一个可以支持流行的基于计算机科学的人工神经网络以及受神经科学启

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