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Gaussian Splatting Lightning 训练笔记：多 GPU 要在密化之后开，默认不出 ply

Gaussian Splatting Lightning 训练笔记：多 GPU 要在密化之后开，默认不出 ply
2026-09-24 00:04:58
gaussian-splatting-lightning 是基于 PyTorch Lightning 的 3D Gaussian Splatting 训练框架，可切换 gsplat/diff-gaussian-rasterization。本文记录安装与 nvcc 匹配、大图防 OOM 的几组参数、多 GPU DDP 只能在密化完成后启用的实操、checkpoint 转 ply，以及 MCMC、Appearance Model 等派生算法的配置方式。
gaussian splatting 3DGS 高斯泼溅 PyTorch Lightning gsplat CUDA

gsplat 上手笔记：三条安装路径、PyTorch 2.7+ 门槛与 HiGS 推理渲染

gsplat 上手笔记：三条安装路径、PyTorch 2.7+ 门槛与 HiGS 推理渲染
2026-09-24 00:03:49
gsplat 是 CUDA 加速的 3D Gaussian Splatting 光栅化库，训练最多省 4x 显存。本文梳理 PyPI/源码/预编译 wheel 三条安装路径的取舍，PyTorch 2.7+ 与 CUDA 12.8/13.2 构建门槛，default vs MCMC 密化策略，以及 HiGS 仅推理渲染与 LiDAR 支持。
gaussian splatting 3DGS 高斯泼溅 CUDA PyTorch

Open-Sora 2.0 开源 11B 视频模型：权重和训练代码全放开，20 万美元训完

Open-Sora 2.0 开源 11B 视频模型：权重和训练代码全放开，20 万美元训完
2026-09-11 23:46:26
Open-Sora 2.0 是潞晨科技开源的 11B 视频生成模型，T2V/I2V 共用权重，支持 256px 与 768px。本文整理它的版本时间线、安装与权重下载命令、推理参数（aspect_ratio、num_frames、offload、motion score）、H100/H800 上的耗时显存实测表，以及 VBench 评测结论与几个容易踩的参数限制。
Open-Sora 视频生成 Diffusion 开源模型 CUDA PyTorch

LLM 平民化：3 块钱 + 2 小时，从 0 训出 64M 小模型

LLM 平民化：3 块钱 + 2 小时，从 0 训出 64M 小模型
2026-09-10 21:25:21
MiniMind 用约 3 元、2 小时在单卡 3090 上从 0 训出 64M 小语言模型。本文按 README 整理完整链路：数据下载、预训练与 SFT 命令、MoE/RLAIF/Tool Call 训练、词表与 d_model/n_layers 取舍、训练开销与第三方推理部署（llama.cpp/vllm/ollama）。
LLM MiniMind PyTorch 模型训练小语言模型

OpenMythos：10天破万Star，用PyTorch重建Claude Mythos的循环深度Transformer架构

OpenMythos：10天破万Star，用PyTorch重建Claude Mythos的循环深度Transformer架构
2026-09-05 19:00:51
介绍 OpenMythos 这个基于公开论文逆向重建 Anthropic Claude Mythos 理论架构的开源项目：仅68KB，用纯PyTorch实现Recurrent-Depth Transformer，支持GQA/MLA注意力与MoE混合专家，提供1B到1T共7种预设配置，10天斩获万Star。
OpenMythos Recurrent-Depth Transformer PyTorch 大模型架构

AMD ROCm 7.14 正式版发布：TheRock 构建系统 × Ryzen AI Max PRO 400 × PyTorch 2.12 生产级实战

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2026-07-23 12:17:54
深度解析 AMD ROCm 7.14 正式版：TheRock 模块化构建系统、Ryzen AI Max PRO 400 统一内存架构、PyTorch 2.12+JAX 0.10.0 框架支持，配 HIPify 迁移实战与 vLLM 推理部署完整指南。
ROCm AMD GPU HIP CUDA迁移 PyTorch JAX MI350P Ryzen AI Max

AMD ROCm 7.14 正式版深度解析：从技术预览到生产级 AI 基础设施的完整蜕变

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2026-07-23 12:16:06
深度解析 AMD ROCm 7.14 正式版：TheRock 构建系统、Ryzen AI Max PRO 400 硬件支持、PyTorch 2.12 + JAX 0.10.0 框架支持、HIPify CUDA 迁移实战与 vLLM 推理部署完整指南。
ROCm AMD GPU HIP CUDA迁移 PyTorch JAX MI350P Ryzen AI Max ROCm 7.14

TensorRT-LLM 1.0 深度实战：当 PyTorch 架构成为默认体验，NVIDIA 的 LLM 推理引擎正式走向成熟

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2026-07-22 10:46:37
深度解析 TensorRT-LLM 1.0：PyTorch 架构正式稳定、LLM API 稳定化、多模态 VLM 原生支持、Qwen3 MoE 优化、LoRA 生产级管理、trtllm-serve 推理服务化，配完整部署实战代码。
TensorRT-LLM LLM推理 GPU加速 PyTorch NVIDIA 深度学习模型部署推理优化

PyTorch 2.13 深度拆解：从 Metal 原生内核到 4 倍内存优化的工程全貌

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2026-07-17 11:13:32
深度拆解 PyTorch 2.13：FlexAttention 在 Apple Silicon 上提速 12 倍、CUTeDSL 为 Inductor 引入第二条代码生成路径、nn.LinearCrossEntropyLoss 将大词汇量模型显存降低 4 倍、torchcomms 重塑分布式训练通信层、ExecuTorch 正式并入核心，配完整生产级代码实战。
PyTorch 深度学习 AI框架 Metal FlexAttention Apple Silicon 分布式训练

PyTorch 2.13 深度解析：一次把框架换心与跨平台革命讲透

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2026-07-14 01:14:51
2026年7月PyTorch 2.13重磅发布：FlexAttention在Apple Silicon实现12倍加速、CuTeDSL提供CUTLASS级GEMM代码生成、融合损失函数将大词汇量训练峰值显存削减4倍、torchcomms革新分布式通信后端、ExecuTorch正式并入核心，深度拆解六大核心更新与实战代码。
PyTorch 深度学习机器学习框架 GPU Distributed Training FlexAttention CUDA GEMM ROCm Apple Silicon MPS

世界模型深度解析：从预测下一个词到预测世界下一秒——NTP 到 NSP 的范式革命与生产级实战指南

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2026-07-07 02:12:36
深度解析2026年最火爆的AI技术——世界模型：从Next Token Prediction到Next-State Prediction的范式革命。涵盖DreamerV3潜在空间动力学、Google Gemini Omni原生多模态世界模型、EvoPhys-World国产GPU训练突破，含完整PyTorch实战代码。
世界模型 World Model NTP NSP Next-State Prediction DreamerV3 Gemini Omni PyTorch AI

万字深度解析 Nano-vLLM：当1200行Python代码重构大模型推理——从架构设计到性能超越vLLM的完整技术指南（2026）

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2026-07-01 14:44:55
Nano-vLLM：用约1200行Python代码实现的轻量级vLLM替代方案。深度解析KV Cache管理、GQA注意力、RoPE位置编码、Continuous Batching等核心技术，Benchmark性能超越vLLM 5.3%。适合学习大模型推理原理和内网轻量级部署。
Nano-vLLM 大模型推理 LLM Tensor Parallelism KV Cache Continuous Batching Python PyTorch Qwen2 开源项目

gsplat深度解析：3D高斯泼溅的CUDA加速革命——从伯克利/英伟达开源库到生产级实时渲染

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2026-06-30 15:18:05
深度解析UC伯克利/NVIDIA等机构联合开发的gsplat开源库：CUDA加速的3D高斯泼溅渲染引擎，节省4倍显存、缩短15%训练时间，涵盖数学原理、CUDA架构、训练流程、性能优化与生产应用。
gsplat 3D Gaussian Splatting CUDA 图形渲染 3D重建 NeRF 实时渲染 PyTorch

从140GB到4GB：AirLLM无量化层间推理原理深度剖析与生产级部署实战（2026）

从140GB到4GB：AirLLM无量化层间推理原理深度剖析与生产级部署实战（2026）
2026-06-22 19:28:19
深入解析 AirLLM 的无量化层间 Offloading 技术原理，探讨如何通过 CPU-GPU 混合推理在 4GB 显存上运行 70B 大模型，附完整代码实战与生产部署指南。
LLM推理 GPU优化 CPU Offload 层间调度 AirLLM PyTorch

SwanLab 深度实战：当国产开源 AI 训练跟踪工具遇见 W&B 替代方案——从 PyTorch 全链路监控到私有化部署、从硬件感知到多框架集成的生产级完全指南（2026）

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2026-06-21 18:24:22
深度解析 SwanLab——国产开源 AI 训练跟踪工具，对标 W&B 和 MLflow。涵盖架构设计、PyTorch/Transformers/LLaMA Factory 集成、硬件全链路监控、实验对比、私有化部署（Docker/K8s）、SDK v0.8.0 性能优化等内容。
SwanLab AI训练 PyTorch W&B替代 MLflow 实验跟踪硬件监控私有化部署

Stanford CS336 深度实战：从零实现大语言模型——数据清洗、Transformer 架构、FlashAttention 系统优化到 RL 对齐的完全指南（2026）

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2026-06-02 20:14:38
Stanford CS336 课程深度解读：从零实现大语言模型，覆盖 Tokenizer、Transformer、FlashAttention-2、FSDP 分布式训练、Scaling Law、Common Crawl 数据清洗去重、SFT 与 GRPO 对齐，配完整代码示例。
LLM Transformer Stanford CS336 FlashAttention PyTorch AI工程分布式训练强化学习

tinygrad 深度解析：从零构建轻量级深度学习框架——比PyTorch更hackable，比JAX更简洁

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2026-05-01 09:05:59
从Tensor抽象到IR编译全栈解析，tinygrad轻量级深度学习框架深度实战
tinygrad 深度学习框架 PyTorch JAX

TinyGrad 深度解析：31K Star 的极简深度学习框架，为什么"小而可Hack"才是未来

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2026-04-29 15:53:15
深入剖析31K Star的TinyGrad框架：极简架构设计、IR编译器原理、延迟求值机制，以及为什么"小而可Hack"可能是深度学习框架的终极答案。
TinyGrad 深度学习 PyTorch 开源框架 AI

花3块钱、2小时训练一个64M的"小破模型"，能干啥？

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2026-04-21 09:05:56
MiniMind：从零手写完整LLM训练流水线，64M参数，2小时+3块钱训练完成，支持预训练+SFT+RLHF+工具调用，适合Multi-Agent/自动化/端侧集成
开源 LLM PyTorch 模型训练 MiniMind AI 工具调用 RLHF

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2026-04-14 15:26:51
630行Python代码，62K Stars，Karpathy新作AutoResearch如何让AI在单GPU上自主完成机器学习研究？深度解析其六阶段研究循环、异步调度架构和代码生成引擎。
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2026-04-13 05:23:52
深入解析北京大学袁粒团队发布的Helios 14B实时长视频生成模型，涵盖三阶段训练流程、统一历史注入、金字塔预测校正器、对抗层次蒸馏等核心技术创新，以及完整部署实战指南
视频生成 Helios 扩散模型深度学习实时推理 PyTorch HuggingFace

Gemma MacOS Tuner 深度解析：在 Apple Silicon 上用 PyTorch 和 MPS 高效微调多模态 Gemma

Gemma MacOS Tuner 深度解析：在 Apple Silicon 上用 PyTorch 和 MPS 高效微调多模态 Gemma
2026-04-09 01:14:39
详解 gemma-tuner-multimodal 项目：在 Apple Silicon 上通过 PyTorch MPS 后端对 Google Gemma 系列模型进行 LoRA 微调，支持文本、图像、音频三种模态，完全本地运行，数据不出机器，零 NVIDIA GPU 依赖。
Gemma Apple Silicon PyTorch MPS LoRA 微调 Machine Learning

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