第410章 疯魔的王憷然(5/6)

括GRPO优化方法、MLA架构设计、数据蒸馏技术以及工程实现方案。 短短十分钟内,这条微博的转发量就突破了三万,评论区的讨论热火朝天。 “卧槽!真的是纯技术分享!无问这格局太大了!” “虽然看不太懂,但感觉好厉害!所以这真的是用更少的算力干了更多的活?” “楼上+1,看了白皮书,感觉万象的成功不是靠堆硬件,而是算法和工程的极致优化!” “作为一个AI工程师,我只能说万象的技术路线太清晰了,每一步都走在正确的方向上!” 知乎上,“如何评价无问万象技术白皮书?”的问题迅速登上热榜。 一位认证为“某大厂AI实验室负责人”的用户写道:“通读白皮书后,我必须承认,无问在算法创新和工程优化上的突破是革命性的。他们不仅提出了一种全新的强化学习范式,更重要的是实现了从理论到工程落地的完整闭环。这份白皮书的价值,不亚于一篇顶会最佳论文。” 另一位计算机领域的教授则评论:“最令我惊讶的是无问对训练效率的提升。按照白皮书中的描述,他们用相当于行业平均水平三分之一的算力,训练出了性能超越现有所有开源模型的万象。这意味着AI大模型的门槛被大幅降低,更多中小企业和研究机构将有机会参与进来。” 与此同时,国外的反响也同样热烈。 众多专家学者及硅谷的众多公司都在密切关注着无问的动态,特别是江倾在发布会上提到的技术白皮书。 他们想看看,江倾在发布会上说的话是否言过其实。 不久后,第一批看过白皮书的人纷纷发声。 在推特上,OpenAI的一名研究员发文:“刚刚读完无问的技术白皮书,我必须承认,他们在模型架构和训练方法上的创新超出了我的预期。特别是GRPO方法,为解决强化学习中的稀疏奖励问题提供了全新思路。” DeepMind的一位工程师转发并评论:“这份白皮书中提到的数据蒸馏技术令人印象深刻。如果他们的方法确实如描述那样有效,那么大规模模型训练的成本可能会降低一个数量级。” 斯坦福大学人工智能实验室的官方账号发文称:“无问科技的技术白皮书展示了华夏在AI领域的创新能力。我们期待与无问开展学术交流,共同推动AI技术的发展。” 就连一向低调的YoshuaBengio也在个人账号上
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