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从0训练大模型的三个阶段

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DeepSeek-V3技术报告中文版

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deepseek MLA推理加速，Prefill 阶段先算出QKV，然后用Normal方式算MHA，Decode阶段采用了Absorb方式计算，并可以复用MQA (Multi-Query Attention) 的实现。

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ChatGPT训练的四个阶段，Base model、SFT model、RM model、RL model。

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之前我推测梁文锋大学期间不随大流，专注于自认为有意义的事情，不是一个传统意义上的好学生，绩点没有优秀到能够保研。都推测对了，具梁同届同学说，梁文峰大学期间不怎么上课，都是自学，没有跟着老师划重点，考试吃亏绩点上中游不够保研，参加全国电子设计大赛拿到一等奖，拿到了下一年的保研资格，以至于本科毕业跟上研究生之间gap了一年。

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浙江高考理科第二名潘同学，清华大学本科毕业后6年后，(28岁)考上老家温州市某县级市税务局公务员上了社会热点，言外之意就是学历贬值或大材小用。其实大可不必惊讶，我有不少本硕清北的前同事，摸爬滚打蹉跎到35左右，想得到潘同学的工作而不得。

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新型科研机构里的编制套利
从你提供的链接内容和问题来看，核心讨论的是新型科研机构中事业编与企业编的差异及其引发的"套利"现象。以下是我的分析： 1. 体制结构性矛盾的体现这种现象本质上是事业单位改革过程中"双轨制"矛盾的产物。新型科研机构试图用市场化机制吸引科研人才（企业编），同时保留体制内稳定性（事业编），但二者在薪酬、晋升、保障上的鸿沟形成了事实上的"科研种姓制度"——事业编掌握行政权力和资源分配权，企业编承担核心科研任务却处于职业生态链底端。 2. 人才激励机制扭曲文中提到的"事业编浓度"倒挂现象（行政岗事业编远多于科研岗）极具讽刺性：本该以科研为核心的机构，最稳定的编制资源却集中在非核心岗位。这会导致：科研动力削弱：企业编人员缺乏职业安全感，可能追求短期成果；行政权力膨胀：事业编通过控制预算、考核等形成"技术外行领导内行"；逆向淘汰：真正有竞争力的科研人才流向企业，留下的人更依赖编制福利。 3. 套利空间的制度根源 "带编跳槽做人上人"的套利机会源于：编制属性的错配：传统事业编的"人身依附性"（编随人走）与新型机构的"高薪+编制"组合，创造了低风险高回报的流动机会；财政补贴的溢出效应：政府为扶持新型机构提供的编制和资金，可能被异化为行政岗的寻租资源；评估机制缺失：对新型机构的考核往往重硬件投入轻人才结构合理性。 4. 潜在的系统性风险这种模式在财政充裕时矛盾被掩盖，但长期来看：财政不可持续：当补贴退坡时，企业编裁员会导致科研能力断崖式下跌；体制声誉损耗：可能演变为新的"吃空饷"变种（事业编占据管理岗却依赖企业编产出）；创新抑制：科研人员从"追求学术价值"异化为"争夺编制身份"。 5. 可能的改进方向编制动态化管理：将事业编比例与科研绩效挂钩，建立"科研岗编制池"；薪酬双轨并轨：同一岗位无论编制属性实行同工同酬，事业编的保障性通过年金等形式体现；去行政化改革：切断行政职务与编制等级的强制绑定，推行科研PI负责制；建立退出机制：对行政岗事业编实行聘期考核，未达标者收回编制。这种现象本质上反映了转型期中国科研体系在市场化与体制化之间的撕裂。正如费孝通所言"制度是长出来的，不是造出来的"，当前这种畸形结构或许正是制度演进中的阶段性产物，但需要警惕其固化为新的既得利益格局。真正的解决之道可能在于将"编制福利"转化为"职业发展权"，让科研人员的价值实现不再依赖于身份套利。

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腾讯可能是大模型C端应用的最大玩家。元宝背后的大模型有自家混元和Deepseek，元宝无缝接入微信，跟微信好友聊天一样丝滑使用大模型，小马哥总是后发先至。

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有多少人跟我一样，是通过5G视频了解何同学的？那是他的高光何出圈时刻，当时何同学本科还没有毕业，毕业当年就拿到了同龄人十倍不止的收入，后面他又做了很多视频，视频讲啥完全没印象，只知道他经常上热点，成了官方媒体口中的后浪代表，跟库克同框做了两次采访，怎么转眼间又成了众矢之的？

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这些年学界冒出来一批社交达人，他们热衷于社会活动，深谙饭局文化，擅长台上表演，演技足够问鼎奥斯卡小金人，各类帽子头衔等身。
这些人早就不再系统性读文章写文章，他们在专业领域的新知识新认知，主要来源于朋友圈以及参加各类社会活动的见闻。讽刺的是，正是这类人掌控了圈内的资源分配和话语权。而那些真正做事的人，被排挤得不到资助。

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有个网友通过xhs找到我，他拿到某个地级市新型实验室offer，年薪涨几万，问我能不能去？
了解我的人都知道，我写过不少新型实验室相关的文章，新型实验室问题不少，但并非不能去，主要看自己手上有什么牌。网友目前是公务员在岗，实验室offer给的合同制员工身份，而不是事业编制，我的建议是慎重，但他似乎还是想接受这个offer。

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GPT-3模型1751亿参数，MLP层占总参数的2/3还多

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