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源 Yuan 3.0 Flash 基础大模型开源发布

YuanLab.ai 团队正式开源发布源 Yuan3.0 Flash 多模态基础大模型。包括模型权重(16bit与4bit模型)、技术报告,完整的训练方法与评测结果,支持社区在此基础上进行二次训练与行业定制。 根据介绍,Yuan3.0 Flash 是一款 40B 参数规模的多模态基础大模型,采用稀疏混合专家(MoE)架构,单次推理仅激活约 3.7B 参数。Yuan3.0 Flash创新性地提出和采用了强化学习训练方法(RAPO),通过反思抑制奖励机制(RIRM),从训练层面引导模型减少无效反思,在提升推理准确性的同时,大幅压缩了推理过程的 token 消耗,显著降低算力成本,在 “更少算力、更高智能” 的大模型优化路径上更进一步。 Yuan3.0 Flash 由视觉编码器、语言主干网络以及多模态对齐模块组成。语言主干网络采用局部过滤增强的Attention结构(LFA)和混合专家(MoE)结构,在提升注意力精度的同时,显著降低训练与推理的算力开销。 多模态方面,采用视觉编码器,将视觉信号转化为token,与语言token一起输入到语言主干网络,通过多模态对齐模块实现高效、稳定的跨模态特...

从 Quartz 到 Workflow:Apache DolphinScheduler 定时调度机制解析

定时任务调度是 Apache DolphinScheduler 实现工作流自动化运行的关键能力之一。在实际生产环境中,绝大多数数据处理、ETL 以及指标计算任务都依赖稳定可靠的定时调度机制。DolphinScheduler 并未自行实现底层时间调度器,而是基于成熟的 Quartz 分布式调度框架,在其之上构建了一套面向工作流的调度触发体系,从而兼顾稳定性、扩展性与工程可控性。 核心调度架构 调度系统采用 Quartz 分布式调度组件,主要负责定时任务的启停操作。从整体设计上看,DolphinScheduler 中的"定时调度"并不直接参与任务执行,而是充当一个时间驱动的触发器:在指定时间点创建工作流实例,并将执行控制权交由 Master 进行统一调度和编排。这种解耦设计,是理解 DolphinScheduler 调度机制的核心前提。 调度系统的整体工作方式 在系统架构层面,Quartz 负责解析 cron 表达式并在时间条件满足时触发调度任务。当触发发生后,Quartz 并不会直接调度 Worker 执行任务,而是调用 DolphinScheduler 中实现的 Quartz Job ...

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