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Max Ryabinin
大规模深度学习和研究@togethercompute Learning@home/Hivemind 作者(DMoE、DeDLOC、SWARM、Petals) 2023 年去中心化 DL 博士
查看原文
Max Ryabinin
9月18日 03:30
容错管道并行(SWARM/Petals风格)与压缩,扩展到开放预训练运行! 在个人层面上,我真的很高兴Hivemind为这个项目的几个部分提供支持——无论是管道还是稳健的数据并行性。
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Max Ryabinin
2025年7月16日
如果您在 ICML 并且对可验证的推理感兴趣,请务必查看我们的海报! 我们将介绍 TOPLOC,这是一种高效的激活哈希方法,适用于各种设置,例如切换推理设置甚至模型。 7 月 16 日下午 4:30,E-1106
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Max Ryabinin
2025年7月16日
根据我的经验,让一篇关于去中心化 DL 的论文被顶级会议接受可能相当困难。许多审阅者并不熟悉动机,并且标准实验设置没有考虑您想要解决的问题。 因此,我很高兴看到像 @PluralisHQ @PrimeIntellect这样的公司投入精力分享他们的成果并在主要会议上发表!IMO 甚至准备提交的内容也迫使您对实验更加严格 + 审稿人的外部反馈可以帮助您增强论文的信息。
Alexander Long
2025年7月14日
对于不熟悉人工智能出版的人来说,每年有三个主要的会议:ICML、ICLR和NeurIPS。这些是技术会议,相当于其他学科的期刊——它们是人工智能的主要出版场所。现在在这些会议上发表论文的竞争达到了荒谬的程度,论文被接受非常困难,而且对审稿过程的担忧也很大,目前这个过程相当嘈杂。一篇没有缺陷的强论文被接受的几率大约为50%,通常一篇论文会在经过几次审稿修改后才会被接受。尽管如此,这些场所的论文仍然是人工智能领域的主要合法性标志,并且可能仍然是机器学习研究人员的主要职业指标(尽管我认为这一点正在减弱,因为前沿实验室的许多研究尚未发表)。 主轨道论文与研讨会论文有显著不同。主轨道有严格、严肃的同行评审。研讨会论文是初步工作,给出一些有趣结果的指示,但要么不完整,要么结果对主轨道来说不够重要。它们只需由研讨会审稿人池进行审查,并且不会出现在会议记录中。 许多优秀的论文最初是在研讨会上出现的(例如grokking)——但研讨会论文和主轨道论文在本质上是不同的,影响力也有根本的不同。今年在去中心化人工智能领域中,只有@PrimeIntellect和Pluralis有主轨道论文。
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