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快手 Kwaipilot 团队开源 KAT-Dev-72B-Exp

快手 Kwaipilot 团队发布了 KAT-Dev-72B-Exp。 KAT-Dev-72B-Exp 是 KAT-Coder 模型强化学习的实验版本,在软件开发能力评测基准 SWE-Bench Verified 上取得了74.6%的卓越性能,在开源模型领域创下新纪录。 据介绍,该模型基于快手自研 SeamlessFlow 工业级强化学习框架,通过创新的数据平面架构实现了训练逻辑与 Agent 的完全解耦,成功支持多智能体和在线强化学习等复杂场景。 针对复杂 Agent 场景的技术挑战,团队创新性地引入 Trie Packing 机制,并对训练引擎进行了重构优化,使模型能够高效地在共享前缀轨迹上开展训练。通过难度感知的策略优化,实现了探索与利用的平衡,并结合基于开源仓库构建的大规模端到端可验证软件工程任务,KAT-Dev-72B-Exp 在编程领域展现出强大的能力。 免费试用 KAT-Coder:https://www.streamlake.ai/product/kat-coder KAT-Dev-72B-Exp 开源地址:https://huggingface.co/Kwaipilo...

LLM 训练过程的网络通信;InfiniBand 真的是 “封闭” 技术吗?

编者按: 为什么训练大语言模型需要如此苛刻的网络条件?InfiniBand 真的是"封闭"技术吗?英伟达在 AI 网络领域的优势究竟从何而来? 文章从 LLM 训练的梯度下降过程切入,生动阐释了为何在包含数万 GPU 的集群中,哪怕一个 GPU 延迟 20 微秒,都会造成算力的巨大浪费。作者随后对比了企业网络、超大规模云网络和高性能计算网络三种场景,指出只有 HPC 网络的设计理念与 AI 训练需求高度契合。文章还破除了一个普遍的认知误区:InfiniBand 并非 Mellanox 或英伟达的私有技术,而是 1999 年由 180 余家企业联合制定的开放行业标准;同样,从 Mellanox 时代就开始推动的 RoCE 协议,也为今天的 AI 以太网方案(如 Spectrum-X 和 UEC 1.0)奠定了基础。 作者 | Austin Lyons 编译 | 岳扬 本文将解析低延迟与低抖动如何主导分布式训练的迭代效率,指出现有传统以太网技术的局限性,并阐释 InfiniBand 为何能成为高性能计算锁步工作负载的默认网络架构。 我们还将厘清一些常见的认知误区(别担心,我在撰写本文前也曾...

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