对DiLoCo来说，这依然能保持不错的性能，还能一次性用更多资源，缩短总训练时间。而Data-Parallel似乎更依赖串行训练。这种训练时间的减少还因为通信量降低而加倍明显。

谷歌推出的DiLoCo分布式训练方法，其Scaling Law比数据并行更稳健、更优越、更高效、更强大，其模型规模越大优势越明显，有效解决通信瓶颈，为大模型训练开辟新可能。网友称DiLoCo可能会重新定义Scaling的方式。

如果Scaling Law继续有效， 继续看好AI系统组件供应商（如芯片、网络设备等），谨慎对待那些不得不持续投入巨额资本支出的科技巨头。如果预训练缩放停滞： ...

在人工智能（AI）日新月异的背景下，谷歌再次引领风骚，重磅推出全新的Scaling Law——DiLoCo。谷歌的研究团队在不断优化大型语言模型（LLM）训练方法的过程中，发现了一个重要的突破，可能会彻底改变未来AI算法的训练方式。本文将深入探讨这一新方法的核心概念、优势，以及对AI行业可能产生的深远影响。

谷歌团队透露，下一代DiLoCo将融合JEST数据筛选技术（效率提升13倍）与多分辨率训练，进一步压缩70%算力需求。与此同时，微软DeepSpeed、英伟达NVLink等技术也在争夺分布式训练标准制定权——这场战役的胜负，将决定谁主导下一个十年的A ...

研究人员发现随着模型尺寸的增大，DiLoCo 会呈现出可预测的稳健扩展。如果调整得当，DiLoCo 的模型规模扩展性优于数据并行训练方法，即使在小模型规模下 DiLoCo 也能胜过数据并行训练方法。

Scaling Law 由 OpenAI 团队于 2020 年正式提出，并在其论文《神经语言模型的扩展定律》（Scaling Laws for Neural Language Models）中进行了详细阐述。Scaling Law ...

这的确可能影响了一些资本市场情绪，但没有改变产业对AGI的预期。最近很多朋友都在湾区，包括最近北美一些AI领袖的发言，其实很多人对AGI的时间表反而越来越笃定。包括国内相信DeepSeek对此也很坚定。

澳大利亚总理阿尔巴尼斯宣布，从明天起，受“阿尔弗雷德”直接影响导致收入损失的符合条件的个人和个体经营者将可获得最长13周的收入补助。补助申请将于明天下午2点开放。您可以登录MyGov或澳大利亚服务部网站查看自己是否符合申请资格。

随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型在各个领域展现出强大的应用潜力。然而，关于大语言模型存在一些常见的误区，这些误区可能导致对模型性能的误解和不当应用。本文将深入探讨五个关于大语言模型的误区，以帮助模型应用者更准确地理解大语言模型的特点和局限性。

3月6日，当投资者们为阿里股价的再次大涨欢呼时，一场事先毫无声张的技术革命正通过QwQ-32B模型悄然展开。这款仅有320亿参数的推理大模型，以四两拨千斤的小参数姿态，性能直逼DeepSeek-R1，将中国AI竞赛一举带入全新维度，与其共同成为中国在 ...