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µP 深度拆解:当调参侠终于破解 scaling 诅咒——从最大更新参数化到万亿参数大模型超参迁移的工程全貌(2026)
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µP 深度拆解:当调参侠终于破解 scaling 诅咒——从最大更新参数化到万亿参数大模型超参迁移的工程全貌(2026)
2026-07-19 08:43:41
深度拆解微软/ OpenAI 的 µP(最大更新参数化)理论:从 Tensor Programs 数学框架、为什么标准参数化失效、到 PyTorch mup 库完整实战代码,含 Transformer 层、AdamW 配置、跨尺度超参数迁移验证与生产级 Pipeline。
µP
Max Update Parametrization
超参数迁移
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深度学习
Transformer
LLM训练
AdamW
mup
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Agent Lightning 深度解析:微软开源 AI Agent 训练框架——零代码改动,让任何 AI Agent 学会「自我进化」
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Agent Lightning 深度解析:微软开源 AI Agent 训练框架——零代码改动,让任何 AI Agent 学会「自我进化」
2026-05-16 03:14:41
微软研究院开源 Agent Lightning:零代码改动训练任何 AI Agent,支持 RL/APO/SFT,已验证 128 GPU 大规模训练。
AgentLightning
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Karpathy 的 AutoResearch 深度实战:630 行代码如何让 AI 自己做研究——从 program.md 编程范式到 Muon 优化器的全链路拆解
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Karpathy 的 AutoResearch 深度实战:630 行代码如何让 AI 自己做研究——从 program.md 编程范式到 Muon 优化器的全链路拆解
2026-05-05 06:36:49
深度拆解 Karpathy 的 autoresearch 项目:630 行代码如何实现 AI 自主研究循环,从 program.md 编程范式到 Muon 优化器,从 Git 驱动版本控制到多 Agent 协作的全链路实战
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你睡觉,AI 干活:Karpathy 的 AutoResearch 如何让大模型自己学会训练自己
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你睡觉,AI 干活:Karpathy 的 AutoResearch 如何让大模型自己学会训练自己
2026-04-19 18:47:36
深入解析 Andrej Karpathy 的 AutoResearch 开源项目,揭示其让 AI agent 自主修改训练代码、在真实执行中验证改进的核心机制,探讨对算法工程师职业的影响。
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