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計算

📌 【人工智能】HuggingFace发布LLM超大规模实战手册 | 200页报告解读 | 4000个Scaling实验 | 激活值重计算 | 梯度累积 | 数据并行 | 张量和序列并行 | 流水线并行 - YouTube

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Original URL: https://youtu.be/MmQycrDLZ3U 📌 【人工智能】HuggingFace发布LLM超大规模实战手册 | 200页报告解读 | 4000个Scaling实验 | 激活值重计算 | 梯度累积 | 数据并行 | 张量和序列并行 | 流水线并行 - YouTube 好的，這是根據您提供的文本總結出的五個部分： ❶ **總結(Overall Summary)**： Hugging Face 近期發布了一份詳盡的「超大規模實ாதன手册」，旨在指導如何在 GPU 集群上高效訓練大型語言模型（LLM）。這份手冊基於在多達 512 個 GPU 上進行的 4000 多次擴展實驗，涵蓋了從基本原理到實際操作的各個方面，對於深入了解大模型訓練的人來說，是一份極具價值的參考資料。 Hugging Face 的共同創辦人兼 CEO 克萊門特·德朗格（Clement Delangue）表示，

📌 【人工智能】DeepSeek开源周六天内容全盘点 | FlashMLA | DeepEP | DeepGEMM | DualPipe | EPLB | 3FS文件系统 | V3/R1成本大揭秘 - YouTube

📌 【人工智能】DeepSeek开源周六天内容全盘点 | FlashMLA | DeepEP | DeepGEMM | DualPipe | EPLB | 3FS文件系统 | V3/R1成本大揭秘 - YouTube

Original URL: https://www.youtube.com/watch?v=deZjgTAkzoc 📌 【人工智能】DeepSeek开源周六天内容全盘点 | FlashMLA | DeepEP | DeepGEMM | DualPipe | EPLB | 3FS文件系统 | V3/R1成本大揭秘 - YouTube 好的，以下是針對您提供的文本內容，進行五個部分的總結，並以繁體中文呈現： ❶ **總結 (Overall Summary)**： DeepSeek 在一周內密集開源多個 AI 領域的關鍵技術與工具，涵蓋計算、通訊、儲存等面向，旨在提升大語言模型的訓練與推理效率，並降低成本。首先，DeepSeek 開源了 FlashMLA，這是一個針對 NVIDIA Hopper GPU 優化的多頭潛在注意力（MLA）解碼內核，能有效處理可變長度序列，提升推理效率，

📌 亲手帮忙装了台量子计算机，量子时代要来了吗？ - YouTube

📌 亲手帮忙装了台量子计算机，量子时代要来了吗？ - YouTube

Original URL: https://www.youtube.com/watch?v=5DMVAqQ-dd8&t=1481s 📌 亲手帮忙装了台量子计算机，量子时代要来了吗？ - YouTube ⇣ 好的，我將按照您的要求，將提供的文本總結為五個部分，並以繁體中文呈現： ❶ **總結 (Overall Summary)**：這段影片深入探討了量子計算的現況、挑戰與未來潛力，並透過實地走訪矽谷的量子計算實驗室，以及與業界專家的訪談，為觀眾揭開這項神秘科技的面紗。影片首先解釋了量子計算的基本原理，包括量子位元、疊加態和糾纏等概念，並以生動的比喻（如旋轉的硬幣、魔術手套）來幫助觀眾理解。接著，影片回顧了2024年末至2025年初，科技巨頭（Google、Nvidia、Meta、Microsoft）在量子計算領域的激烈競爭與觀點分歧，特別聚焦於Google發布的Velo量子芯片。Velo的突破性在於，它首次實現了「低於閾值」的量子糾錯，證明了隨著量子比特數量的增加，錯誤率反而能夠降低，

📌 如何知道一个大模型在推理和训练时需要多少显存？ - YouTube

📌 如何知道一个大模型在推理和训练时需要多少显存？ - YouTube

Original URL: https://youtu.be/Z9eV9mbB6uY 📌 如何知道一个大模型在推理和训练时需要多少显存？ - YouTube ⇣ 好的，這是一個關於AI模型顯存計算工具的總結，我會按照你的要求分成五個部分呈現： **❶ 總結 (Overall Summary)** 這段影片主要介紹了一個名為 `accelerate estimate memory` 的工具，這個工具能幫助開發者預估大型 AI 模型在運行或訓練時所需的 GPU 顯存。該工具由 Hugging Face 的 accelerate 開發庫提供，它不會實際下載模型參數，而是根據模型的元數據進行計算，因此可以在沒有 GPU 的環境下使用。影片展示了兩種使用方式：透過網頁版和在本地機器安裝使用。網頁版使用簡單，直接輸入模型名稱和選擇數據類型即可計算，但對非 Hugging Face 原生支持的模型，則需要在本地安裝並執行特定指令。影片中以 Mistral 7B 和千問 1.

📌 大海上能不能看出地球是圆的?航海趣闻解迷 - YouTube

📌 大海上能不能看出地球是圆的?航海趣闻解迷 - YouTube

Original URL: https://youtu.be/vQyEQh-RJYY 📌 大海上能不能看出地球是圆的?航海趣闻解迷 - YouTube ⇣ 1. 總結 (Overall Summary): 這篇文章描繪了一段航行白令海的經歷，因一場風暴而被迫改變航線，船長帶領船員避風並分析海面真實風速，與此同時討論了捕蟹的方法和地球曲率的觀察。文中介紹了如何用非專業工具臨時捕捉螃蟹的技巧，並試圖理解在海上肉眼觀察地球曲率的挑戰。最後，文章還分享了航行過程中遇到的挑戰和技巧，例如計算兩艘船初次能夠相互看見的距離及風速和風向的計算方法。 2. ✔︎ 觀點 (Viewpoints) : 看法中提到避風繞行的決策和高成本航行，以及地球曲率難以用肉眼辨識的觀點。作者認為行經白令海是難得的經歷，還通過專業知識展示航行技術的應用。我認為，作者提供了有趣的航行背景知識和實用的捕蟹技巧，同時也引發人們對自然現象的思考。 3. ✔︎ 摘要 (Abstract) : - ⚓️ 被迫經過白令海以避免風暴🌬️ - 🦀 簡介捕捉帝王蟹的非專業方法 - 🌊 用羅金花計算真風風速與方向 - 🌎

📌 Mamba凭什么能颠覆Transformer在AI圈子的统治地位？ - YouTube

📌 Mamba凭什么能颠覆Transformer在AI圈子的统治地位？ - YouTube

Original URL: https://youtu.be/QUpoCXUDfjc 📌 Mamba凭什么能颠覆Transformer在AI圈子的统治地位？ - YouTube ⇣ 1. 總結 (Overall Summary): 本文介紹了當前廣泛使用於AI的Transformer架構的問題及其可能替代方案。Transformer雖然高效，但存在計算冗餘和複雜性問題。2023年推出的新架構Mamba，旨在通過模仿循環神經網絡（RNN）的特點改進這些缺陷。Mamba通過類似卷積的機制以及動態更新的矩陣機制提升了處理速度和效率，但在並行計算方面仍有挑戰。然而，Mamba展現了新的可能性，即未來AI架構可能會融合不同特點的技術，形成更強大的解決方案。 2. ✔︎ 觀點 (Viewpoints) : 文章指出了Transformer的計算冗餘問題，並提出Mamba作為可能的解決方案。Mamba通過結合不同機制，試圖改善計算效率，這對推理速度的提升具有顯著效果。我認為Mamba的出現代表了一種創新的思路，也反映了AI進一步的發展空間，將來AI技術可能不單單依賴於一種架構，而是多種架