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2026-05-31 02:07:21
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仮想通貨界のニュースによると、OneMillion\_AIは次のように発表しました。オープンソースのSkyRL並列訓練スタックは、大規模モデルの時間単位での自己進化を実現し、全体の実験スループットを2.81倍に向上させ、単一ノードの絶対時間内のスループットは約3.25倍向上しました。このアーキテクチャは、GPUメモリに常駐して共有モデルの基盤を維持することで、大型モデルの再読み込みに伴う冷スタートのコストを削減し、開発者が非常に低いメモリコストで大規模モデルのリアルタイム生産データ訓練を行えるよう支援することを目的としています。
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FeeTakerPhD
· 14時間前
時間単位の自己進化、AGIのスケジュールがまた早まった気がする
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MempoolMaggie
· 14時間前
シングルノードで3.25倍の向上、中小チームでも大規模モデルを扱えるように
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MevHasMeCompletelyConfused.
· 15時間前
ビデオメモリ最適化は常に課題であり、この方案は絶妙なポイントを突いていると言える。
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SlowerThanBlock
· 15時間前
リアルタイム生産データのトレーニング、実用シナリオの想像空間が非常に広い
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GateUser-2d7346e0
· 15時間前
常駐ベースの設計思想はなかなか巧妙で、重複したIOを避けることができます
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ExitLiquidityBuddy
· 15時間前
SkyRLという名前はちょっとクールですね。コードはオープンソースですか?リンクを教えてください。
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GateUser-ad8b77bd
· 15時間前
大規模モデルの訓練コストが数時間単位になり、反復速度があまりにも恐ろしい
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Mirror-FinishTeacupWith
· 15時間前
オープンソース+低GPUメモリコスト、この組み合わせは開発者にとって非常に優しい
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仮想通貨界のニュースによると、OneMillion\_AIは次のように発表しました。オープンソースのSkyRL並列訓練スタックは、大規模モデルの時間単位での自己進化を実現し、全体の実験スループットを2.81倍に向上させ、単一ノードの絶対時間内のスループットは約3.25倍向上しました。このアーキテクチャは、GPUメモリに常駐して共有モデルの基盤を維持することで、大型モデルの再読み込みに伴う冷スタートのコストを削減し、開発者が非常に低いメモリコストで大規模モデルのリアルタイム生産データ訓練を行えるよう支援することを目的としています。