大模型训练

OpenAI前CTO团队发布《模块流形》研究成果，提出通过流形约束优化神经网络训练的新方法，实现大模型训练效率提升40%，为解决Transformer权重矩阵高维失控问题提供创新方案。

阿里云在2025云栖大会发布自主研发磐久128超节点AI服务器，实现Pb/s级带宽与百纳秒级延迟，推理性能提升50%，支持万卡级GPU部署，满足千亿参数大模型训练需求，推动国产AI基础设施升级。

上海AI实验室开源XTuner V1大模型训练引擎，联合昇腾384超节点实现训练吞吐量提升5%与算力利用率突破20%。了解国产AI基础设施技术优势与开源工具链应用。

商汤科技SenseCore与华为昇腾384超节点完成全面适配，实现国产AI算力基础设施关键突破。该合作提升大模型训练与推理效率，为金融、制造、医疗等行业提供高效算力底座，加速AI商用落地。

DeepSeek公司公开大模型训练技术细节，涵盖预训练与优化训练双阶段，采用MoE架构和FP8混合精度，降低能耗30%，在数学推理和代码生成任务中表现突出，为AI行业提供技术参考与工程实践样本。

腾讯推出大模型训练库WeChat-YATT，专注强化学习与多模态优化，支持中文语境预训练并降低15%硬件消耗。了解其分布式框架、云集成能力及在微信智能客服等场景的应用前景。

英伟达紧急追加30万片H20芯片订单应对中国180万颗需求缺口。分析政策波动下供应链紧张、溢价采购现象及算力概念股表现，揭示AI芯片自主可控的长期趋势。

华为在2025世界人工智能大会上首次展出昇腾384超节点，通过高速总线互联技术实现384卡大带宽低时延互联，算力使用率提升50%，支持MoE并行推理，加速大模型训练与行业应用落地。

华为在HDC 2025大会上重磅发布新一代昇腾AI云服务，采用创新的CloudMatrix384超节点架构，显著提升AI大模型训练和推理效率，支持384个专家并行处理，算力使用率提升50%，为全球AI...