Cursor покращив продуктивність навчання моделі змішаних експертів на 41%
AI інструмент кодування Cursor покращив технологію навчання моделі змішаних експертів (Mixture-of-Experts, MoE), підвищивши загальну продуктивність на 41% у середовищі з 512 графічними процесорами NVIDIA GB300. Ця технологія зменшує затримки в навчанні, виконуючи передачу даних і обчислення одночасно між графічними процесорами. 5 числа Cursor опублікував відкритий вихідний код для навчання моделі змішаних експертів під назвою 'Mixture-of-Kittens (MoK)', стверджуючи, що в тестах з одним шаром змішаних експертів він показав продуктивність до 2,37 разів швидше, ніж альтернативи, що були опубліковані. Модель змішаних експертів включає кілька експертних мереж, з яких лише деякі викликаються в залежності від вхідних даних, що дозволяє зменшити обсяги обчислень і збільшити масштаб моделі. Однак, коли експерти розподілені між кількома графічними процесорами, час переміщення даних і очікування обчислень збільшується. Ця технологія зосереджена на зменшенні затримок, обробляючи передачу даних і обчислення одночасно. На офіційному блозі Cursor та GitHub не було підтвердження щодо оголошення з такою ж назвою, а цифри 41% і 2,37 рази базуються на звіті Dongchul Biting. Раніше Cursor повідомляв, що продуктивність шару змішаних експертів для графічних процесорів Blackwell зросла в 3,5 рази, а загальна швидкість навчання - в 1,5 рази. Ця технологія може вплинути на блокчейн-компанії, які використовують AI-агентів та інструменти автоматизації коду.
Ціна --
Цей контент надано лише для загальних інформаційних цілей і не є фінансовою, інвестиційною, юридичною чи податковою консультацією. Події, нагороди, онлайн-акцій або пов’язану інформацію, згадана тут, не слід розглядати як рекомендацію, прохання чи запрошення до купівлі, продажу, торгівлі чи інших операцій з криптоактивами. Криптоактиви є дуже волатильними та можуть призвести до збитків. Доступність послуг, продуктів WEEX та пов’язаних із ними подій може відрізнятися залежно від регіону. Ви несете відповідальність за забезпечення відповідності вашої участі чинному місцевому законодавству та нормативним актам.
Вам також може сподобатися

Tencent представив модель Hy4 з 770 мільярдами параметрів та 1 мільйоном контексту

Алі оголосила про Qwen3.8-Flash-Next, заснований на архітектурі Qwen4

B.AI запустила безкоштовний доступ до моделі MiMo-V2.5 від Xiaomi

Alibaba Qwen 3.8-2.4T-A95B розповсюджено в Китаї через Chosun Internet

DeepSeek V4 Pro, доступний з 24 квітня

WeChat представив серію великих мовних моделей WeLM для впровадження AI-додатків

NVIDIA відкрила вихідну модель Nemotron 3.5 Lightning, спеціально розроблену для виклику інструментів Agent

Ant Group запустила модель ШІ з 124 мільярдами параметрів, яка перевершує її гіганта з 1 трильйоном

Ант Групп запускає Ling 3.0 Flash з активацією 5,1 мільярда токенів на токен

Хуан Женьсюн, Kimi K3 та майбутня війна з відкритим кодом

Mira Murati представила відкриту модель Inkling на OpenRouter

Poolside випустила відкриту модель з 1180 мільярдами параметрів Laguna S 2.1, яка перевершила DeepSeek у самостійних тестах

Тариф у 50% на Канаду: що змінюється з законом 1930 року

SEC переглядає автоматичні шляхи подання заявок після того, як ринок зап flooded exotic crypto та ETF, пов'язаних з подіями

Цифрова довіра: стратегічний актив у фінансовій системі

Стратегія Evernorth щодо XRP залежить від одного показника після голосування Nasdaq

Як біткоїн може протистояти квантовим комп'ютерам? Порівняння трьох схем підпису на основі решіток

Безстрокові акціонерні контракти Ethena: Ethena шукає нові доходи для USDe в безстрокових контрактах на акції

Кібернапад у Манчестері: 8,7 мільйона мандрівників потрапили в пастку безкоштовного Wi-Fi в аеропортах

Криптовалютні платформи втратили $3,63 млрд через кібератаки

Google створює WikiSkill, щоб агенти ШІ запам'ятовували свої помилки та покращувалися

Поліція Великої Британії вилучила 1,4 мільйона доларів, пов'язаних з діяльністю на темному ринку

Lambda залучила 1 млрд доларів у борг для купівлі чіпів Nvidia

Китайські виробники автомобілів інвестують у гуманоїдних роботів як нове джерело прибутку

Роздуми засновника: Чому Fomo пробіг далі за нас з тієї ж стартової точки?

Токен GOLD обвалився на 99% після посту, пов'язаного з Трампом, вартість $1 млн

Hyperliquid отримав перший DEX результатів HIP-4 з OUT

B-сторона bStocks: не намагайтеся стати кращим Nasdaq, а боріться за цінову владу з Perp

XRP ETF отримують популярність у двох поданнях фондів США



