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中国制造商向美国客户明确表示不会降价
对于当前的 NanoGPT 速通记录，模型维度为 m=768，每批次的 token 数量为 B=524288。因此，开销为 5∗768/524288=0.7%。对于 Llama 405B 训练，模型维度为 m=16384，每批次的 token 数量为 B=16000000（Dubey et al. 2024）。因此，使用 Muon 进行此训练的开销为 5∗16384/16000000=0.5%。
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山东济宁回应曝翻新卫生巾事件
6月15日，该短剧男主演王宇威直播回应称，“围读剧本时才看到这个情节，确实很癫。”他表示，“不好意思癫到大家了，经纪人说一定会大爆，没看本我就接了。”
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日本国家补贴
美国作家斯蒂芬·威特（Stephen Witt）撰写的《黄仁勋：英伟达之芯》一书中曾提到一个细节：“黄仁勋常常自相矛盾，甚至在同场抛出截然相反的观点；唯有当他开始重复自己的观点时，我们才值得留心。”
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恋与深空偷跑
第三大外部股东迅雷虽然曾有部分退出，但回报仍然超过50亿元；朗玛峰通过朗玛五号、六号、九号和十四号四个基金入股，整体的浮盈超过了30亿元。
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大风
实际上，当前英伟达正在加速转型——从一家简单的GPU芯片和算力公司，到技术、生态、模式都转型的 AI 基础设施公司。通过推进GPU、CPU、NV互联、训练和推理、模型、数据等多个技术，英伟达正在从百亿营收向千亿规模迈进，构建更大的英伟达算力生态。
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浪莎回应
火箭队还有几名年轻有才华的球员，可以帮助太阳围绕德文-布克建队。但据HoopsHype透露，在交易谈判中，火箭队不愿意放弃阿门-汤普森，也不愿放弃全明星中锋申京。火箭队可能会交易走他们的后卫杰伦-格林。
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大同居民在门窗上贴麦字形胶带防风
由于每个智能体的行为都是由提示词（prompt）驱动的，因此提示词工程成为研究者优化这些行为的主要手段。以下是 Anthropic 在为智能体设计提示词过程中总结出的一些原则：
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王力宏掀了演唱会天花板
作为一款越级质享大五座SUV，新别克纯电E5采用别克PURE Design全新设计语言，搭载奥特能2.0多元驱动平台，并进行了多达47项改进与提升，覆盖设计造型、性能表现、智能交互与舒适便利造型设计、舒享体验、智能科技、三电性能等全维度，带来了比“油”省、比“电”稳、高安全、零焦虑的越级体验。
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邓超说鹿晗状态非常好
现阶段主流的“车端模型”，其实主体就是端到端算法，从传感器取数据，然后输出路线规划，一般还会有一些强制规则安全兜底。
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爱奇艺淮水竹亭
到了自己演唱会上就更放飞自我了，唱到《如果爱忘了》的时候，人家原歌词明明是“不能给我的，请完整给她”，单依纯当场改成了“凭什么给她”哈哈哈哈。
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稳步扩大制度型开放
AMD今年4月曾表示，由于美国半导体出口的新许可证规定，公司最多可能因此承担8亿美元费用。Piper Sandler分析师指出，这些成本将影响第二和第三季度的毛利率，但预计公司将在此后迅速反弹。
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商丘一次性内裤涉事企业被查封
阴森的灯光、魔性的舞蹈，把原本听起来很浪漫的一首歌改成了尽情发疯的蹦迪现场，尤其那句“如何呢，又能怎”直接为乐子人贡献了鬼畜素材，出现了人传人的现象。
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名单
Muon，全称 MomentUm Orthogonalized by Newton-Schulz，其优化 2D 神经网络参数的方式是：获取 SGD - 动量生成的更新，对每个更新应用 Newton-Schulz (NS) 迭代作为后处理步骤，然后在将更新应用于参数。
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北京北站破例为名学生开东门
为了纠正这种情况，我们应该采用以下标准：研究社区应该要求，新的神经网络训练方法应该在竞争性训练任务中表现出色。
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商丘一次性内裤涉事企业被查封
Gartner研究副总裁盛陵海（Roger Sheng）近期对笔者表示，AI芯片到底是否适用、到底能不能受到欢迎，在于它能否支持最新AI大模型，且效率要高，从而要得到市场的认同，如果竞争力不高，可能没人去使用。然而，即便英伟达AI卡有更好的性能表现，同时也不放弃中国市场，但中国需要发展国产AI算力，一旦美国断供很难让企业信任。“不能把所有的东西放在一个篮子里，我们要多元化（发展）。”
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中企抢购巴西大豆后美国农民心凉了
他就是影石创新的创始人刘靖康，这家刚刚上市的公司就是影石创新，如今，它已经坐稳了全球全景相机这一细分领域的头把交椅，成了二级市场投资者抢投的标的。
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刘宪华换发型了
2023年谷歌Robotics团队的RT-1打响VLA第一枪，用人类操作示范构建多模态训练集，以图像、语言指令和连续控制信号作为输入，训练机器人理解语言并直接输出动作。后续RT-2又把CLIP等视觉语言基础模型引入控制流程中，基本奠定了“图像+语言+动作”统一建模的VLA基线，成为具身智能和自动驾驶的新希望。
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看晚会天塌了
对于当前的 NanoGPT 速通记录，模型维度为 m=768，每批次的 token 数量为 B=524288。因此，开销为 5∗768/524288=0.7%。对于 Llama 405B 训练，模型维度为 m=16384，每批次的 token 数量为 B=16000000（Dubey et al. 2024）。因此，使用 Muon 进行此训练的开销为 5∗16384/16000000=0.5%。
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七彩油菜花美得像莫奈花园
一些孩子在进入高等教育阶段后，他们对未来充满了憧憬与期许，这原本是好事。然而，他们在憧憬未来的同时，却常常忽略了家庭的现实困难。
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许府牛
目前基座模型累计吃下了2000多万条视频片段（每条时长30秒）。在不断扩大训练数据量的过程中，研发团队同样清晰地看到了规模法则（Scaling Law）的显现：
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