混合精确训练是训练现有大型基础模型的重要组成部分，但需要特别注意数值稳定性。了解模型的内部状态对于诊断模型何时遇到混合精度数据类型的限制非常重要。通过用一个TCH包装模型，可以跟踪参数或梯度是否接近数值极限，并在不稳定发生之前执行训练更改，从而可能减少不成功的训练运行天数。

开发者现在可以在内部库、API、包、类和方法中找到更加相关的代码推荐了。例如一家金融公司的程序员，要编写一个函数来计算客户的总投资组合价值，那么他现在仅需在注释中描述意图或键入函数名称（如computePortfolioValue(customerId: String)）即可。而后Amazon Q Developer就会从私有代码库中学到的示例建议代码来实现这个功能，是更符合“本公司宝宝体质”的那

​至此，我分享完了我们团队最近加速CodeGeeX百亿参数大模型推理的所有优化技巧，相信对要做LLM大模型的推理的小伙伴会有帮助。本着开源精神，请给oneflow点击star再研究相关优化。此外，更多的优化解读我也会放到个人仓库：https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda ，欢迎大家关注。本文源自：“ GiantPandaCV”公众

当你想删除对话中的某个快捷命令时，不用一个一个字母地删了——Copilot已经全部命令打包成“块”，单个退格键即可删除。值得一提的是，该界面新加了对话历史记录，并支持快捷的斜杠命令，可以说越来越接近我们在其他平台体验的聊天方式。如下图所示，也就是写到哪行、在哪行卡住，就在哪行直接利用“Ask Copilot”功能即可提问。现在，无需切换聊天窗口，你可以直接在代码编辑器中使用Copilot Chat

RT-DETR是由百度近期推出的DETR-liked目标检测器，该检测器由HGNetv2、混合编码器和带有辅助预测头的Transformer编码器组成，整体结构如下所示。本文将采用RT-DETR两种不同风格的onnx格式，使用onnxruntime20行代码，无需nms操作即可实现简易部署推理.

如今，通过数字技术和智能技术的深度融合，卡奥斯COSMOPlat在工业AI领域逐渐走深走实，正依托BaaS工业大脑以AI能力网格推动普惠AI落地中小微企业成长，加速推进工业领域数据的高水平应用，进而提升整个工业互联网的高价值创造，建设工业领域人工智能开放创新生态。当前，中国人工智能产业正处在加速缩小差距的关键时期，企业必须要在掌握海量数据的同时，具备超大规模的人工智能计算平台及相应的算法团队，才能

而ChatGPT问世以来，基于ChatGPT、类ChatGPT的实用科研小工具也如雨后春笋般冒了出来。比如阅读PDF版论文，用原版ChatGPT就不太方便，可以试试这几个工具：Humata官方介绍是为PDF文件而生的GPT。把论文PDF往网页里一拖，你就能在对话框中问这个AI任何跟这篇论文有关的内容。亲测支持中文。比较好用的一点是，Humata会告诉你它的答案都是打哪儿来的。顺着它标注出来的页码，

ChatGPT能成为如今火遍全球的顶流模型，少不了背后超强的算力。数据显示，ChatGPT的总算力消耗约为3640PF-days（即假如每秒计算一千万亿次，需要计算3640天）。

基于审核模型的评估，聊天机器人可以将输入的内容限制在经过审核的主题上。例如，谷歌的 PaLM 在医学回答上达到了大约 50% 的准确率，但是通过添加指令支持和对医学特定信息的微调，谷歌创造了 Med-PaLM，其准确率达到了 92.6%。自 2020 年 7 月成立以来，该团队先后开源了基于 GPT-3 的、包含 60 亿参数的 NLP 模型 GPT-J，类 GPT 的。一个参数量达 20B 的开