豆包大模型团队开源 RLHF 框架，吞吐量猛增 20 倍，破解强化学习训练部署难题
文章概要：
1. 字节跳动豆包大模型团队与香港大学联合提出 HybridFlow ，一个灵活且高效的 RL/RLHF 框架，采用混合编程模型，融合单控制器的灵活性和多控制器的高效性，可更好实现和执行多种 RL 算法，显著提升训练吞吐量，降低开发和维护复杂度。
2. HybridFlow 在运行各种 RL(HF) 算法时，吞吐量相较 SOTA 基线提升了 1.5-20 倍。
3. HybridFlow 采用混合编程模型，将单控制器的灵活性与多控制器的高效性相结合，解耦了控制流和计算流。基于 Ray 的分布式编程，动态计算图，异构调度能力，通过封装单模型的分布式计算、统一模型间的数据切分，以及支持异步 RL 控制流，HybridFlow 能够高效地实现和执行各种 RL 算法，复用计算模块和支持不同的模型部署方式，大大提升了系统的灵活性和开发效率。
4. HybridFlow 解耦控制流和计算流，兼顾灵活高效。
5. HybridFlow 采用了混合编程模型，控制流由单控制器管理，具有全局视图，实现新的控制流简单快捷，计算流由多控制器负责，保证了计算的高效执行，并且可以在不同的控制流中复用。
6. HybridFlow 可以方便地实现各种 RLHF 算法，如 PPO 、ReMax 、Safe-RLHF 、GRPO 等。用户只需调用模型类的 API 接口，按算法逻辑编写控制流代码，无需关心底层的分布式计算和数据传输细节。
7. HybridFlow 设计了 3D-HybridEngine ，提升了训练和生成过程效率。
8. HybridFlow 在各种和 RLHF 算法下，都显著优于其他框架，实现更高训练吞吐量。
9. HybridFlow 的 3D-HybridEngine 的零冗余模型参数重组技术，有效减少了模型参数在两个阶段之间的重分片和通信开销。
10. HybridFlow 同样适用于更广泛的 RL 训练场景，随着 o1 模型诞生，业内对 Reasoning 能力、RL 关注度也在提升，团队后续将围绕相关场景进行探索和实验。
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2. HybridFlow 在运行各种 RL(HF) 算法时，吞吐量相较 SOTA 基线提升了 1.5-20 倍。
3. HybridFlow 采用混合编程模型，将单控制器的灵活性与多控制器的高效性相结合，解耦了控制流和计算流。基于 Ray 的分布式编程，动态计算图，异构调度能力，通过封装单模型的分布式计算、统一模型间的数据切分，以及支持异步 RL 控制流，HybridFlow 能够高效地实现和执行各种 RL 算法，复用计算模块和支持不同的模型部署方式，大大提升了系统的灵活性和开发效率。
4. HybridFlow 解耦控制流和计算流，兼顾灵活高效。
5. HybridFlow 采用了混合编程模型，控制流由单控制器管理，具有全局视图，实现新的控制流简单快捷，计算流由多控制器负责，保证了计算的高效执行，并且可以在不同的控制流中复用。
6. HybridFlow 可以方便地实现各种 RLHF 算法，如 PPO 、ReMax 、Safe-RLHF 、GRPO 等。用户只需调用模型类的 API 接口，按算法逻辑编写控制流代码，无需关心底层的分布式计算和数据传输细节。
7. HybridFlow 设计了 3D-HybridEngine ，提升了训练和生成过程效率。
8. HybridFlow 在各种和 RLHF 算法下，都显著优于其他框架，实现更高训练吞吐量。
9. HybridFlow 的 3D-HybridEngine 的零冗余模型参数重组技术，有效减少了模型参数在两个阶段之间的重分片和通信开销。
10. HybridFlow 同样适用于更广泛的 RL 训练场景，随着 o1 模型诞生，业内对 Reasoning 能力、RL 关注度也在提升，团队后续将围绕相关场景进行探索和实验。
最高提升20倍吞吐量！豆包大模型团队发布全新 RLHF 框架，现已开源！
文章概要：
1. 字节跳动豆包大模型团队与香港大学联合提出HybridFlow，一个灵活且高效的RL/RL框架，采用混合编程模型，融合单控制器的灵活性和多控制器的高效性，可更好实现和执行多种RL算法，显著提升训练吞吐量，降低开发和维护复杂度。
2. HybridFlow在运行RL(HF)算法时，吞吐量相较SOTA基线提升了.5-20倍，目前，该论文已被EuroSys 2025接收，代码仓库也对外公开。
3. HybridFlow采用混合编程模型，控制流由单控制器管理，具有全局视图，实现新的控制流简单快捷，计算流由多控制器负责，保证了计算的高效执行，并且可以在不同的控制流中复用
4. HybridFlow可以方便地实现各种RLHF算法，如PPO、ReMax、Safe-RLHF、GRPO等。用户只需调用模型类的API接口，按算法逻辑编写控制流代码，无需关心底层的分布式计算和数据细节。
5. HybridFlow设计了3D-HybridEngine，提升了训练和生成过程效率，通过优化并行分组方法，实现了零冗余的模型参数重组，减少了通信开销。
6. 团队在16台A100 GPU集群上，对HybridFlow和主流RLHF框架进行对比实验，结果显示，HybridFlow在各种模型规模和RLHF算法下，都显著优于其他框架，实现了更高训练吞吐量。
阅读原文
2. HybridFlow在运行RL(HF)算法时，吞吐量相较SOTA基线提升了.5-20倍，目前，该论文已被EuroSys 2025接收，代码仓库也对外公开。
3. HybridFlow采用混合编程模型，控制流由单控制器管理，具有全局视图，实现新的控制流简单快捷，计算流由多控制器负责，保证了计算的高效执行，并且可以在不同的控制流中复用
4. HybridFlow可以方便地实现各种RLHF算法，如PPO、ReMax、Safe-RLHF、GRPO等。用户只需调用模型类的API接口，按算法逻辑编写控制流代码，无需关心底层的分布式计算和数据细节。
5. HybridFlow设计了3D-HybridEngine，提升了训练和生成过程效率，通过优化并行分组方法，实现了零冗余的模型参数重组，减少了通信开销。
6. 团队在16台A100 GPU集群上，对HybridFlow和主流RLHF框架进行对比实验，结果显示，HybridFlow在各种模型规模和RLHF算法下，都显著优于其他框架，实现了更高训练吞吐量。
写给普通人的AI工具使用指南：免费用起来再说
文章概要：
1. 文章分享了一些免费且好用的AI工具，包括文本生成、图片、视频、音频等方面，用户可以根据自己的需求选择适合自己的工具。
2. 介绍了一些国内可用实用工具，如文本生成工具kimi、豆包、通义千问等，以及画图工具Midjourney、Stable Diffusion、FLUX等。
3. 分享了一些可以修改图片的工具，如百度AI图片助手、美图秀秀的AI绘画工具WHEE等。
4. 推荐了一些工具，如快影app、海螺等，以及音乐、网易天音。
5. 分享了一些语音转文字的工具，如通义听悟等。
阅读原文
2. 介绍了一些国内可用实用工具，如文本生成工具kimi、豆包、通义千问等，以及画图工具Midjourney、Stable Diffusion、FLUX等。
3. 分享了一些可以修改图片的工具，如百度AI图片助手、美图秀秀的AI绘画工具WHEE等。
4. 推荐了一些工具，如快影app、海螺等，以及音乐、网易天音。
5. 分享了一些语音转文字的工具，如通义听悟等。
最高提升20倍吞吐量！豆包大模型团队发布全新 RLHF 框架，现已开源！
文章概要：
1. 字节跳动豆包大模型团队与香港大学联合提出 HybridFlow，一个灵活且高效的 RL/RLHF 框架。该框架采用混合编程模型，融合单控制器的灵活性和多控制器的高效性，可更好实现和执行多种 RL 算法，显著提升训练吞吐量，降低开发和维护复杂度。
2. HybridFlow 采用混合编程模型，将单控制器的灵活性与多控制器的高效性相结合，解耦了控制流和计算流。基于 Ray 的动态计算图、异构调度能力，通过封装单模型的分布式计算、统一模型间的数据切分，以及支持异步 RL 控制流，HybridFlow 能够高效地实现和执行各种 RL 算法，复用计算模块和支持不同的模型部署方式，大大提升了系统的灵活性和开发效率。
3. HybridFlow 封装单模型分布式计算，灵活的模型部署，间的数据切分，支持异步 RL 控制流，少量代码灵活实现各种 RL 控制流算法。
4. HybridFlow 设计了 3D-HybridEngine，提升训练和生成过程效率。
5. 团队在 16 台 A100 GPU 集群上，对 HybridFlow 和主流 RLHF 框架进行对比实验。结果显示HybridFlow 在各种模型规模和 RLHF 算法下，都显著优于其他框架，实现了更高训练吞吐量。
6. 该成果来自豆包大模型 Foundation 团队，论文一作是团队的实习生明同学，目前就读于香港大学。
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2. HybridFlow 采用混合编程模型，将单控制器的灵活性与多控制器的高效性相结合，解耦了控制流和计算流。基于 Ray 的动态计算图、异构调度能力，通过封装单模型的分布式计算、统一模型间的数据切分，以及支持异步 RL 控制流，HybridFlow 能够高效地实现和执行各种 RL 算法，复用计算模块和支持不同的模型部署方式，大大提升了系统的灵活性和开发效率。
3. HybridFlow 封装单模型分布式计算，灵活的模型部署，间的数据切分，支持异步 RL 控制流，少量代码灵活实现各种 RL 控制流算法。
4. HybridFlow 设计了 3D-HybridEngine，提升训练和生成过程效率。
5. 团队在 16 台 A100 GPU 集群上，对 HybridFlow 和主流 RLHF 框架进行对比实验。结果显示HybridFlow 在各种模型规模和 RLHF 算法下，都显著优于其他框架，实现了更高训练吞吐量。
6. 该成果来自豆包大模型 Foundation 团队，论文一作是团队的实习生明同学，目前就读于香港大学。
吞吐量最高飙升20倍！豆包大模型团队开源RLHF框架，破解强化学习训练部署难题
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1. HybridFlow是一个灵活且高效的大模型训练框架，由字节跳动豆包大模型团队与香港大学近期公开联合研究成果。
2. HybridFlow采用混合编程模型，将单控制器的灵活性与多控制器的高效性相结合，解耦了控制流和计算流。
3. HybridFlow能够高效地实现和执行各种RL算法，复用计算模块和支持不同的模型部署方式，大大提升了系统的灵活性和开发效率。
4. HybridFlow在各种模型规模和RL算法下，训练吞吐量相比其他框架提升了1.5倍至20倍。
5. 该论文已被EuroSys 2025接收，代码仓库也对外公开。
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2. HybridFlow采用混合编程模型，将单控制器的灵活性与多控制器的高效性相结合，解耦了控制流和计算流。
3. HybridFlow能够高效地实现和执行各种RL算法，复用计算模块和支持不同的模型部署方式，大大提升了系统的灵活性和开发效率。
4. HybridFlow在各种模型规模和RL算法下，训练吞吐量相比其他框架提升了1.5倍至20倍。
5. 该论文已被EuroSys 2025接收，代码仓库也对外公开。
喜讯丨谢泽柯助理教授荣获2024年CCF-百度松果基金和字节豆包大模型基金支持
文章概要：
1. 香港科技大学广州）信息枢纽数据科学与分析学域与人工智能学域双聘教授谢泽柯2024年CCF百度松果基金和字节豆包模型基金的支持。br> 2 204年CCF-百度松果基金评审结果正式，7位来自的高校及机构的青年学者获得松果基金。
3. 字节跳动豆大模型基金于2024年6月开启申报，该基金由豆包大发起，全球高校和学者开放。
4. 谢泽柯助理教授的《大模型高校优化和超参数策略》成功入选F-百度。br> 5.泽的《大模型优化策略和泛化度量》课题成功字节跳动大模型。br> 6. 谢泽博士是科技大学）枢纽数据与分析学和人工智能学域聘助理教授、博士生导师、机器学习基础实验室。
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3. 字节跳动豆大模型基金于2024年6月开启申报，该基金由豆包大发起，全球高校和学者开放。
4. 谢泽柯助理教授的《大模型高校优化和超参数策略》成功入选F-百度。br> 5.泽的《大模型优化策略和泛化度量》课题成功字节跳动大模型。br> 6. 谢泽博士是科技大学）枢纽数据与分析学和人工智能学域聘助理教授、博士生导师、机器学习基础实验室。
AI智能体，构建智慧生活新图景
文章概要：
1. AI智能体成为行业新热点，正以其独特的自主性和交互性，深度改造应用生态，持续构建智慧生活新图景。
2. AI智能体能够感知环境、进行决策，并依托AI能力执行动作，最终实现特定的目标任务。br>3 AI智能体是基于大模型技术出现的，AI智能体有手有脚”，可以干活自己执行，而大模型就是它的“大脑”。
4. AI智能体已经能够模拟出更加贴近人类真实对话方式，这使得“人机”变得如同“人人对话一样流畅自然。>5. AI智能体的使用门槛得以大幅降低，无论是大型企业还是中小企业，甚至是个人开发者新硬件或大量额外的训练数据，都能快速搭建起自己的AI智能6. 当前，一系列AI智能体正在蓬勃发展，应用场景持续拓展。
7. AI智能体将帮助多个行业构建起以“人+AI数字员工”为的智能化运营新常态。<>8. 尽管AI智能体技术为未来生活带来了更多可能，但目前其仍然处于起步阶段出现的AI智能体仅能完成较为简单、固定的工作，且应用功能同质化严重。br>9. AI智能体的发展瓶颈之一目前的大模型足够的推理能力，无法在没有人工介入的情况下真正解决的问题。
10. AI体也面临伦理和隐私问题需要尽快根据智能体的功能用途使用时限进行分类管理，尤其对高风险智能体的开发生产及应用部署进行持续监管，并及时制定相关法律法规，改进现有互联网标准，从而更好地预防智能体引发的各种风险
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2. AI智能体能够感知环境、进行决策，并依托AI能力执行动作，最终实现特定的目标任务。br>3 AI智能体是基于大模型技术出现的，AI智能体有手有脚”，可以干活自己执行，而大模型就是它的“大脑”。
4. AI智能体已经能够模拟出更加贴近人类真实对话方式，这使得“人机”变得如同“人人对话一样流畅自然。>5. AI智能体的使用门槛得以大幅降低，无论是大型企业还是中小企业，甚至是个人开发者新硬件或大量额外的训练数据，都能快速搭建起自己的AI智能6. 当前，一系列AI智能体正在蓬勃发展，应用场景持续拓展。
7. AI智能体将帮助多个行业构建起以“人+AI数字员工”为的智能化运营新常态。<>8. 尽管AI智能体技术为未来生活带来了更多可能，但目前其仍然处于起步阶段出现的AI智能体仅能完成较为简单、固定的工作，且应用功能同质化严重。br>9. AI智能体的发展瓶颈之一目前的大模型足够的推理能力，无法在没有人工介入的情况下真正解决的问题。
10. AI体也面临伦理和隐私问题需要尽快根据智能体的功能用途使用时限进行分类管理，尤其对高风险智能体的开发生产及应用部署进行持续监管，并及时制定相关法律法规，改进现有互联网标准，从而更好地预防智能体引发的各种风险
最高提升20倍吞吐量！豆包大模型团队发布全新 RLHF 框架，现已开源！
文章概要：
1. 字节跳动豆包大模型团队与香港大学联合提出 HybridFlow，一个灵活且高效的 RL/RLHF 框架，采用混合编程模型融合单控制器的灵活性和多控制器的高效性，可更好实现和执行多种RL算法，显著提升训练，降低开发和维护复杂度
2. HybridFlow 采用混合编程模型，将单控制器的灵活性与多控制器的高效性相结合，解耦了控制流和计算流。基于Ray的分布式编程，动态计算图，异构调度能力，通过封装单模型分布式计算、统一模型间的数据切分，以及支持异步 RL 控制流，HybridFlow 能够高效地实现和执行各种 RL 算法，复用计算模块和支持不同的模型部署方式，大大提升了系统的灵活性和开发效率
3. HybridFlow 设计了 3D-HybridEngine ，提升了训练和生成过程效率，通过优化分组方法，实现了零冗余的模型参数重组
4. HybridFlow 在各种模型规模和 RLHF 算法下，都显著优于其他框架，实现了更高训练吞吐量
5. HybridFlow 同样适用于更广泛的 RL 训练场景，团队后续将围绕相关场景进行探索和实验
6. 该成果来自豆包大模型 Foundation 团队，论文一作是团队的实习生明同学，目前就读于香港大学
阅读原文
2. HybridFlow 采用混合编程模型，将单控制器的灵活性与多控制器的高效性相结合，解耦了控制流和计算流。基于Ray的分布式编程，动态计算图，异构调度能力，通过封装单模型分布式计算、统一模型间的数据切分，以及支持异步 RL 控制流，HybridFlow 能够高效地实现和执行各种 RL 算法，复用计算模块和支持不同的模型部署方式，大大提升了系统的灵活性和开发效率
3. HybridFlow 设计了 3D-HybridEngine ，提升了训练和生成过程效率，通过优化分组方法，实现了零冗余的模型参数重组
4. HybridFlow 在各种模型规模和 RLHF 算法下，都显著优于其他框架，实现了更高训练吞吐量
5. HybridFlow 同样适用于更广泛的 RL 训练场景，团队后续将围绕相关场景进行探索和实验
6. 该成果来自豆包大模型 Foundation 团队，论文一作是团队的实习生明同学，目前就读于香港大学
最高提升20倍吞吐量！豆包大模型团队发布全新 RLHF 框架，现已开源！
文章概要：
1. 字节跳动豆包大模型团队与香港大学联合提出HybridFlow，一个灵活且高效的RL/RLHF框架。
2. HybridFlow采用混合编程模型，融合单控制器的灵活性和多控制器的高效性，可更好实现和执行多种RL算法，显著提升训练吞吐量，降低开发和维护复杂度。
3. HybridFlow在运行各种RL(HF)算法时，吞吐量相较SOTA基线提升了1.5-20倍。
4. HybridFlow已被EuroSys 2025接收，代码仓库也对外公开。
阅读原文
2. HybridFlow采用混合编程模型，融合单控制器的灵活性和多控制器的高效性，可更好实现和执行多种RL算法，显著提升训练吞吐量，降低开发和维护复杂度。
3. HybridFlow在运行各种RL(HF)算法时，吞吐量相较SOTA基线提升了1.5-20倍。
4. HybridFlow已被EuroSys 2025接收，代码仓库也对外公开。
吞吐量最高飙升20倍！豆包大模型团队开源RLHF框架，破解强化学习训练部署难题
文章概要：
1. 字节跳动豆包大模型团队与香港大学联合提出 HybridFlow（开源项目名：veRL），一个灵活且高效的 RL/RLHF 框架
2. HybridFlow 采用混合编程模型，融合单控制器（Single-Controller）的灵活性和多控制器（Multi-Controller）的高效性，可更好实现和执行多种 RL 算法，显著提升训练吞吐量，降低开发和维护复杂度
3. HybridFlow 在运行各种 RL(HF) 算法时，吞吐量相较 SOTA 基线提升了 1.5-20 倍
4. HybridFlow 采用混合编程模型，解耦控制流和计算流，兼顾灵活高效
5. HybridFlow 系统设计包括 Hybrid Programming Model（编程模型创新）和 3D-HybridEngine（训练推理混合技术）降低通信内存开销
6. 实验结果表明，HybridFlow 在各种模型规模和 RLHF 算法下，训练吞吐量相比其他框架提升了 1.5 倍至 20 倍
7. HybridFlow 同样适用于更广泛的 RL 训练场景，团队后续将围绕相关进行探索和实验
8. 该成果来自豆包大模型 Foundation 团队，论文一作是团队的实习生明同学，目前就读于香港大学
9. 豆包大模型 Foundation 团队正持续吸引优秀人才加入，硬核、开放、充满创新精神是团队氛围的关键词
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2. HybridFlow 采用混合编程模型，融合单控制器（Single-Controller）的灵活性和多控制器（Multi-Controller）的高效性，可更好实现和执行多种 RL 算法，显著提升训练吞吐量，降低开发和维护复杂度
3. HybridFlow 在运行各种 RL(HF) 算法时，吞吐量相较 SOTA 基线提升了 1.5-20 倍
4. HybridFlow 采用混合编程模型，解耦控制流和计算流，兼顾灵活高效
5. HybridFlow 系统设计包括 Hybrid Programming Model（编程模型创新）和 3D-HybridEngine（训练推理混合技术）降低通信内存开销
6. 实验结果表明，HybridFlow 在各种模型规模和 RLHF 算法下，训练吞吐量相比其他框架提升了 1.5 倍至 20 倍
7. HybridFlow 同样适用于更广泛的 RL 训练场景，团队后续将围绕相关进行探索和实验
8. 该成果来自豆包大模型 Foundation 团队，论文一作是团队的实习生明同学，目前就读于香港大学
9. 豆包大模型 Foundation 团队正持续吸引优秀人才加入，硬核、开放、充满创新精神是团队氛围的关键词
最高提升20倍吞吐量！豆包大模型团队发布全新 RLHF 框架，现已开源！
文章概要：
1. 豆包大模型团队发布全新RLHF框架HybridFlow，该框架采用混合编程模型，融合单控制器的灵活性和多的高效性，可更好实现和执行多种RL算法，显著提升训练吞吐量，降低开发和维护复杂度；2. HybridFlow在运行各种(HF)算法时，吞吐量相较SOTA基线提升了1.5-20倍；3. 该论文已被EuroSys 2025接收，代码仓库也对外公开；4. HybridFlow采用混合编程模型，控制流由单控制器，具有全局视图，实现新的控制流简单快捷，计算流由多控制器负责，保证了计算的高效执行，并且可以在不同的控制流中复用；5. HybridFlow通过优化数据传输，降低了控制流与计算流之间的传输量，兼顾了灵活性和高效性；6 HybridFlow可以方便地实现各种RLHF算法，如PP、-RLHF、GRPO等；7. HybridFlow设计了3D-HybridEngine，提升了训练和生成过程效率；8. HybridFlow在各种模型规模和RLHF算法下，都显著优于其他框架，实现了更高训练吞吐量；9. HybridFlow的3D-HybridEngine的零冗余模型参数重组技术，有效减少了模型参数在两个阶段之间的重分片和通信开销；10. HybridFlow同样适用于更广泛的RL训练场景，随着o1模型诞生，业内对Reasoning能力、RL关注度也在提升，团队后续将围绕相关场景进行探索和实验；11. 该成果来自豆包大模型Foundation团队，论文一作是团队的实习生明同学，目前就读于香港大学；12. 目前，豆包大模型Foundation团队正持续吸引优秀人才加入，硬核、开放、充满创新精神是团队氛围的关键词。
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最高提升20倍吞吐量！豆包大模型团队发布全新 RLHF 框架，现已开源！
文章概要：
1. 字节跳动豆包大模型团队与香港大学联合提出 HybridFlow，一个灵活且高效的 RL/RLHF 框架，采用混合编程模型，融合单控制器的灵活性和多控制器的高效性，可更好实现和执行多种 RL 算法，显著提升训练吞吐量，降低开发和维护复杂度。
2. HybridFlow 解耦控制流和计算流，兼顾灵活高效，采用了混合编程模型，控制流由单控制器管理，具有全局视图，实现新的控制流简单快捷，计算流由多控制器负责，保证了计算的高效执行，并且可以在不同的控制流中复用。
3. HybridFlow 可以方便地实现各种 RLHF 算法，如 PPO、ReMax、Safe-RLHF、GRPO 等，用户只需调用模型类的 API 接口，按算法逻辑编写控制流代码，无需关心底层的分布式计算和数据传输细节。
4. HybridFlow 设计了 3D-HybridEngine，提升了训练和生成过程效率，通过优化并行分组方法，零冗余的模型参数重组，减少了通信开销。
5. HybridFlow 在各种模型规模和 RLHF 算法下，都显著优于其他框架，实现了更高训练吞吐量，随 GPU 集群规模扩大，HybridFlow 吞吐量也获得良好扩展。
阅读原文
2. HybridFlow 解耦控制流和计算流，兼顾灵活高效，采用了混合编程模型，控制流由单控制器管理，具有全局视图，实现新的控制流简单快捷，计算流由多控制器负责，保证了计算的高效执行，并且可以在不同的控制流中复用。
3. HybridFlow 可以方便地实现各种 RLHF 算法，如 PPO、ReMax、Safe-RLHF、GRPO 等，用户只需调用模型类的 API 接口，按算法逻辑编写控制流代码，无需关心底层的分布式计算和数据传输细节。
4. HybridFlow 设计了 3D-HybridEngine，提升了训练和生成过程效率，通过优化并行分组方法，零冗余的模型参数重组，减少了通信开销。
5. HybridFlow 在各种模型规模和 RLHF 算法下，都显著优于其他框架，实现了更高训练吞吐量，随 GPU 集群规模扩大，HybridFlow 吞吐量也获得良好扩展。
2024年末，大厂AI卷到哪里了？
文章概要：
1. 自2022年OpenAI推出ChatGPT以来，AI技术引发了全球的关注，国内外大厂纷纷涌入AI领域，掀起一股“AI竞赛”浪潮。
2. 中国科技大厂们在AI领域的探索主要集中在三条赛道上:通用大模型、行业模型、原生AI。
3. 为了更直观地理解中国五大科技巨头在AI赛道上的具体布局和成效，以下对其主要策略和代表性产品进行逐一分析百度、字节跳动、阿里巴巴、腾讯、快手。
4. AI大模型的开发和应用面临诸多技术挑战和市场不确定性。在数据成本高、场景拓展受限、用户获取费用高昂等问题的阻碍下，各大厂逐渐认识到AI布局中的困难，并根据行业变化调整战略。
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2. 中国科技大厂们在AI领域的探索主要集中在三条赛道上:通用大模型、行业模型、原生AI。
3. 为了更直观地理解中国五大科技巨头在AI赛道上的具体布局和成效，以下对其主要策略和代表性产品进行逐一分析百度、字节跳动、阿里巴巴、腾讯、快手。
4. AI大模型的开发和应用面临诸多技术挑战和市场不确定性。在数据成本高、场景拓展受限、用户获取费用高昂等问题的阻碍下，各大厂逐渐认识到AI布局中的困难，并根据行业变化调整战略。