在量化格式上，我们参考 Kimi-K2-Thinking 选用了 INT4 (W4A16)方案。这主要考虑到相比 FP4，INT4 在现有硬件（Pre-Blackwell 架构）上的支持更加广泛，并且业界已有成熟高效的 Marlin Kernel 实现。实验表明，在 1×32 量化 Scale 粒度下，INT4 动态范围充足、精度稳定，其性能与生态链路均已高度优化。作为工业界“足够好（Good ...
《Slime Rancher 2》1.1.0版本更新：修复围栏穿墙爆炸问题，新增完整史莱姆玩具收藏、暗影罐和大量小工具，优化游戏体验！ 我们要向《Slime Rancher》社区表示戈尔多级别的感谢，感谢大家在游戏正式发布后给予的所有厚爱。我们的心甜菜已经长大了三倍！即使在v1 ...
在人工智能领域，大型语言模型与人类对话时出现的一种反常现象长期困扰着研究人员：经过多轮训练后，模型原本精准流畅的回答质量反而下降，仿佛一位厨师为学习新菜式却遗忘了拿手绝活。针对这一难题，浮点实验室提出名为SLIME的创新训练框架，通过多维度机制设计有效破解了模型性能退化难题，相关成果已发表于国际机器学习大会预印本平台。
《Slime Rancher 2》1.0.3更新：暗影史莱姆掉落优化，降低结晶成本，提升资源获取。平衡性修复带来更流畅体验！ 根据社区深思熟虑的反馈，我们实施了一些平衡性更新。向我们了不起的玩家群体表示衷心感谢！我们希望以下平衡性修复能为每个人带来更流畅、更 ...
15 天on MSN
突破显存瓶颈，提升训练效率：SLIME框架INT4量化感知RL训练落地实践
在强化学习领域，超大模型的训练与部署长期面临显存容量与通信效率的双重挑战。近期，由多支技术团队联合攻关的INT4量化感知训练（QAT）方案取得突破性进展，成功将1TB级模型压缩至单张H200显卡（141GB显存）内运行，在保持训练稳定性的同时，显著提升了Rollout效率。
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