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喜欢看各类动漫的朋友，经常在网上找到的资源质量参差不齐，想找个高质量稳定的平台颇为麻烦。 恰巧，在 GitHub 上刷到 Wotaku 这份精心整理的动漫资源合集，一站式的丰富资源一触即达。 收录了大量精选的动漫、漫画、音乐、小说和游戏网站，还包含各平台软件推荐、日语学习资源。 GitHub：https://t.co/uS5dEkz4uj 甚至还整理了周边商品和汉化相关的内容，堪称动漫爱好者的全能指南。 项目在持续更新内容，而且会严格筛选资源，入选的内容基本都是开源免费且可用。
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RT @SakanaAILabs: Sakana AIのエンジニアと話せる🐟11月27日に第2回カジュアルミートアップ開催決定 現在エンジニア採用を強化中のApplied Teamメンバーが参加する立食イベントを開催します。AI最先端の挑戦、Sakana AIの働き方、中の人…
Building @SakanaAILabs 🧠
the goal isn't _thinking_ machines, imo. very clear bias of Nerdery we want _desiring_ machines -- systems that autonomously pursue goals current training paradigms create machines that, roughly, _desire to think_
(rare deleuze W)
Congrats team, @magicpatterns! 🎉 P.S. Get Magic Patterns for free for an entire year with your Lenny's Newsletter annual subscription.
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tw93 开发的mole电脑清理工具实在太好用了。 512G的硬盘，不到一年，经常提示空间不够。 也会用AI、写一些脚本清理，但远远不如mole简单好用，安全清理的空间更大。 用法： 1. 终端输入指令安装： curl -fsSL https://t.co/OTfXoJ9Ci1 | bash 2. 输入 mo clean启动清理 产品开源，Github见评论
Github：https://t.co/eRGfoOkVvS 像鼹鼠一样深入挖掘来清理你的 Mac
很久没有 @character_ai 的消息了，今天突然看到他们发布了新模型「Kaiju」。 Kaiju 不是追求学术基准的通用模型，而是专注于实际生产环境中的对话性能和部署效率。这篇博客分享了从架构设计、训练优化到数据策略和安全对齐的全过程，值得看看。 模型概述 Kaiju系列包括三个规模：小（13B 参数）、中（34B 参数）和大（110B 参数）。这些模型基于稠密 Transformer 架构，采用自回归生成方式，专为对话场景优化。不同于追求高基准分数的模型，Kaiju 优先考虑推理效率和用户互动质量，例如快速响应和生动对话。这反映了团队的观点：生产性能比学术指标更重要。 架构创新 文章的核心在于多项效率优化技术，确保模型在规模化部署时保持高性能： · 多查询注意力（MQA）：减少键-值（KV）缓存大小，提高对话推理效率。尽管在某些基准测试中略有质量损失，但对对话任务影响最小。 · 滑动窗口注意力：限制注意力范围为1024个 token，并交替使用全局层（比例 6:1）。这显著降低长上下文计算量，同时不牺牲检索准确性，避免了传统方法如注意力沉没（attention sinks）的复杂性。 · 跨层 KV 共享：每2-3层共享一个 KV 缓存，进一步压缩内存，无明显准确性下降。 · Int8 量化：权重和矩阵乘法使用8位整数存储和计算，比16位浮点数快20-30%，通过量化感知训练（QAT）确保精度接近原生水平。 · 其他优化：预层归一化（RMSNorm）和动态钳位（clamping）增强稳定性，避免训练中的数值问题。 模型训练 训练在 Google Cloud H100 GPU 集群上进行，采用模型并行策略（节点内张量和序列并行，节点间全分片数据并行）。关键效率技巧包括： · 低精度计算：权重和 KV 使用 Int8，前向激活和局部梯度用 BF16，梯度累积和权重用 FP32。 · 梯度压缩：引入 Squinch 算法，将梯度压缩至6位（块状、对数均匀建模），减少通信开销。 · 稳定性增强：对于小模型，使用 Bungee 虚拟标量避免 Int8 溢出；还实验了三元权重更新（每参数1.6位），进一步压缩存储。 数据策略 数据混合是 Kaiju 成功的关键。作者将数据分为两类： · MMLU Max：针对 AGI 基准，包含网络规模文本、代码和合成数据，使用 T5 嵌入计算相似度。 · Production Max：聚焦用户互动，强调指令跟随。 训练后期采用退火策略，逐步增加指令数据和 MMLU 相关内容，以平衡基准性能和实际应用。这避免了过度优化单一指标，确保模型在对话中更自然。 安全与对齐 安全是文章强调的重点，采用多阶段方法： · 监督微调：使用高质量数据调整模型行为。 · 强化学习：基于用户反馈（如“滑动”或偏好）进行修改版在线直接偏好优化（DPO），提升互动质量。 · 分类器训练：集成可选分类器头，提供标记级安全指标。 · 推理时控制：使用分类器引导的束搜索，确保生成内容安全可靠。 挑战与解决方案 文章客观讨论了权衡取舍：例如，MQA 虽高效但可能影响基准分数，作者通过专注非 AGI 任务（如对话）化解；长上下文计算昂贵，则用滑动窗口和 KV 共享应对；低精度训练易不稳定，则引入 QAT 和 Bungee 等创新。整体上，这些解决方案证明了效率优化不一定牺牲质量，尤其在生产环境中。 博客地址：
邵猛，中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱：shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴
