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关键词: Copilot,PyTorch,AI PC,AI电脑,微软

AI 生产力的未来会是什么样子？全世界都在等待微软的答案。

关键词: PyTorch 2,Meta,AI 研究,AI芯片,AI硬件

Meta 正在不遗余力地想要在生成式 AI 领域赶上竞争对手，目标是投入数十亿美元用于 AI 研究。这些巨资一部分用于招募 AI 研究员。但更大的一部分用于开发硬件，特别是用于运行和训练 Meta AI 模型的芯片

关键词: GPT-2,Karpathy,AI大神,模型训练,openai

纯C语言训练GPT，1000行代码搞定！，不用现成的深度学习框架，纯手搓。 发布仅几个小时，已经揽星2.3k。

关键词: JAX,TensorFlow,GPU,推理训练,模型训练

JAX在最近的基准测试中的性能已经不声不响地超过了Pytorch和TensorFlow，也许未来会有更多的大模型诞生在这个平台上。谷歌在背后的默默付出终于得到了回报。

关键词: Grok-1,PyTorch,HuggingFace,Rust+JAX,模型构建

马斯克说到做到开源Grok-1，开源社区一片狂喜。但基于Grok-1做改动or商用，都还有点难题： Grok-1使用Rust+JAX构建，对于习惯Python+PyTorch+HuggingFace等主流软件生态的用户上手门槛高。

关键词: chatGPT,PyTorch,AI

这两天，有关开源的话题又火了起来。有人表示，「没有开源，AI 将一无所有，继续保持 AI 开放。」这个观点得到了很多人的赞同，其中包括图灵奖得主、Meta 首席科学家 Yann LeCun。

关键词: PyTorch,minGPT,GPT-fast

PyTorch团队让大模型推理速度加快了10倍。且只用了不到1000行的纯原生PyTorch代码！

关键词: Keras 3.0,深度学习

今天，备受广大开发者欢迎的深度学习框架Keras，正式更新了3.0版本，实现了对PyTorch和JAX的支持，同时性能提升，还能轻松实现大规模分布式训练。

关键词: LLaMA 2,LLaMA2-7B

Buddy Compiler 端到端 LLaMA2-7B 推理示例已经合并到 buddy-mlir仓库[1]主线。我们在 Buddy Compiler 的前端部分实现了面向 TorchDynamo 的第三方编译器，从而结合了 MLIR 和 PyTorch 的编译生态。

关键词: PyTorch,LLM,AI模型,token

这两天，FlashAttention团队推出了新作： 一种给Transformer架构大模型推理加速的新方法，最高可提速8倍。 该方法尤其造福于长上下文LLM，在64k长度的CodeLlama-34B上通过了验证