总靠 AI 干活,你的专业能力可能正在悄悄退化
理论哲学研究员凯萨 · 凯尔基研究发现,过度依赖 AI 易导致从业者专业技能退化,且因认知偏差难以察觉。她指出这是社会性结构问题,需行业明确核心能力、设定禁用 AI 的训练阶段,提前应对风险。#AI与人类技能#...
最新 10 月 28 日消息,摩尔线程今日宣布开源大模型训练基础设施项目 Megatron-MUSA-Titan。该项目基于摩尔线程全功能 GPU,聚焦万卡级集群的万亿参数 MoE 模型训练需求,覆盖预训练与强化学习两大场景,为开发者提供面向 MUSA 平台的训练适配与系统优化能力。
据介绍,Megatron-MUSA-Titan 已在摩尔线程万卡级集群的万亿参数 MoE 模型预训练中持续应用,经过长时间训练实践检验,实现高 MFU(模型算力利用率)与长稳训练,同时支持与 slime、miles 强化学习框架协同,结合 Megatron 训练与 SGLang 样本生成,构建贯通万亿参数 MoE 预训练与强化学习的训练基础。
最新注意到,Megatron-MUSA-Titan 支持 blockwise FP8 训练,将摩尔线程全功能 GPU 的低精度计算能力引入训练流程,提升大规模训练的计算效率。还可结合 DeepEP 与 ACE 异步通信引擎,加速 MoE 中的 Token 分发与结果合并,并实现专家并行(EP)与计算的通算重叠,让数据交换与计算任务协同执行,提升端到端训练效率。
参考:
https://github.com/MooreThreads/Megatron-MUSA-Titan
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