（来源：上观新闻）
创新点2：逐🍅☸层递归计🦙算统一🇸🇩框架 将层次🥚🌳T网格的所有细分⚪💟模式统一归🦜纳为广义的“张量📲🎟积细分”📦🏆，首次证明在💿👨👧任意次😯🤰数、最高阶光🍹滑情形下🦃👌，协调向量🐿🦑空间的🌳⌛sem扫描电镜图片怎么分析维数可逐级递归🇩🇬🧑计算，极大简化🚞🎧了复杂多层网🍏🦊格结构👨🦰🇸🇽的理论推导过📴程💐🦄。训练时把优👜🤫化器换成 Muo🐲🎥n（矩阵级别🔢优化器 🗓💩，能对整个💘🌊参数矩阵进👩👩👦👦🌿行正交化🌠处理），训🇬🇷练精度推⛴🛣进到 FP4🈚，进一步🚋压缩显存和带宽；🚒推理时引入🚐🇰🇿 DSA（Dee🥨🔥pSeek🆗 稀疏🚈注意力）🇳🇺、De📭sem扫描电镜图片怎么分析epEP（🇩🇯📉Dee➰pSeek 🏫通信效率的底层基👲🇿🇦础设施库）、♉🇸🇯Meg💣🇲🇶sem扫描电镜图片怎么分析a MoE 这💣一整套 🎠🇩🇯Infra🌛😏。
另外我最近🇸🇧📔做语音模型，它🍒⚫的工程☕优化比语言模型差🀄🐤很多，😐☁很多语➡言模型里🌛的工作都可以在✡👷语音模型上重试一🐣🇧🇲次🐪🐴。晚点：优化器😭😼的变化需要 in🏖fra 上做什🇵🇷🇸🇯么调整🌬和配合？ 赵🤚🈳晨阳：推理侧不需🕕🦐要关心，🇯🇵🇨🇳因为不涉及参🦡数更新；🇨🇷✈训练侧一定要🛴做适配，🛂🕌而且是大工程，整🛶🥵个开源链🍓条要从英伟达👨👨👦的 Megatr🕹🌶on 或 Me💄🔕gatr👨👧👦🧱on-🛀🥕Bridge🐤（英伟达发布🤢的工具库，主要用🐕于在 🌿0️⃣Hugging 🇵🇾Fac🇩🇯e 和 🔓☢Megatr🇯🇪🥣on Core💴 格式🕳👨👨👧之间无缝转🕛换大模型👩🚀♒权重，并提🎖供高性能分🚥🥡布式训练框架🇲🇭🐁）这一层开始🥏☀改，再👡一层层往下传🚗👖。
