Muon可以有效地替代AdamW作为大规模LLM训练的标准优化器，在训练效率和模型性能方面具有显著优势。通过开源实现、Moonlight模型和中间训练检查点，论文旨在促进可扩展优化技术的研究，并加速LLMs训练方法的发展。

传闻 DeepSeek 即将发布 DeepSeek R2

通过简单的步骤，用户可以将 Hugging Face 上的模型转换为 GGUF 格式，实现在本地离线运行大型语言模型。文章首先介绍了 Ollama 的优势，包括简单的命令行界面、内置 REST API、快速模型切换和离线支持。然后详细讲解了完整的工作流程：从寻找或创建 GGUF 版本的模型，到编写 Modelfile、创建和运行模型。对于没有现成 GGUF 版本的模型，文章还提供了详细的转换教程，

具备处理长文本能力，能跨越多个段落或句子识别关键信息，形成完整理解。该能力对于大型文档等复杂文本尤为重要

每个框架都实现了对 Qwen3 的关键能力的支持，包括思考模式和工具调用。这使得模型在保持推理效率的同时，能够拥有更大的总参数量。这些模型既能处理简短的互动，也能处理长篇内容，使其在从聊天机器人到文档分析的各种应用场景中都非常灵活。Qwen3 在语言模型架构方面取得了显著进步，涵盖了密集模型和混合专家（MoE）变体。这种多语言能力是集成在核心模型架构中的，而不是附加功能，因此在非英语任务中特别有效

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企业RAG挑战赛冠军伊利亚·莱斯揭秘了一套高效问答系统的构建秘籍。面对100份千页级企业年报，他通过**GPU加速解析**（40分钟搞定15万页）、**分库向量检索**（每企业独立FAISS库）和**LLM重排序**（成本仅0.01美元/问）三大绝招，实现了精准答案生成。系统创新点包括：**动态路由策略**（自动识别问题类型）、**思维链结构化输出**（强制LLM分步推理），以及**反常识优化**

........该采样器的作用是将数据集的索引重复次，以保证每个提示能在多个进程中重复出现，从而确保相同的提示被分配到不同的 GPU 上，进而正确计算和归一化每个提示组内的奖励。类继承自，用于实现 GRPO 训练方法。此方法源自论文。..."""GRPOConfig类是为设计的配置类，用于管理与 GRPO 训练相关的各种参数。它继承自，这意味着它可以使用库中训练参数的基本配置，并在此基础上扩展特定

摘要：Kimi Linear提出新一代线性注意力架构KDA（Kimi Delta Attention），通过逐通道门控遗忘机制和可学习位置编码，首次实现线性注意力全面超越传统Transformer。该方案采用3:1混合架构（3层KDA+1层全注意力），在1M长上下文场景下实现6.3倍解码加速，KV缓存减少75%，并在短/长上下文、推理速度、显存占用等维度全面领先。实验证明其训练效果优于标准Tran