【OneFlow大事记】今日已开源！

转载 于 2020-07-31 18:32:13 发布 · 141 阅读 · 0
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OneFlow团队发布了最新的开源成果，提供高效的一站式AI开发平台，支持深度学习和大数据应用。博客详细介绍了框架特性及在机器学习领域的应用案例。

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OneFlow今日已开源

公司官网：www.oneflow.org

GitHub：https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow（二维码如下，长按识别）

博客
Databricks“三级跳”：600 亿美元独角兽的战略跃迁
04-26 1014
本文以 S 曲线理论为分析框架，深度解构 Databricks 的三次关键战略跃迁，还原了其技术商业化路径中的关键决策——如拒绝本地化部署的短期利益、与微软 Azure 的生态合作以及从开源社区到企业级服务的平衡艺术。Databricks 作为数据与 AI 领域的代表性企业，从开源项目 Spark 起步，逐步发展为估值超 600 亿美元的行业巨头，其成长历程不仅折射出大数据技术的演进史，更揭示了科技公司如何通过连续的战略跃迁实现指数级增长。当时的背景是：互联网的迅速发展催生了海量数据，尤其是非结构化数据。
博客
AI 云服务之争：CoreWeave 向上，Nebius 向下
04-20 1792
平台中的大多数工具均为自主研发，包括支持大规模调度的托管 Kubernetes、基于 Slurm 的集群调度系统、用于实验管理的 MLflow、自研的可观测性工具，以及一个具备安全保障的云端基础设施控制平台。它跳过了这一环节，设计了自己的服务器机架，以建立一个更加垂直整合的系统，从数据中心架构到托管式 Kubernetes 服务，再到像 Nebius AI Studio 这样的应用层工具（该工具为 DeepSeek、Llama 和 Flux 这样的开源模型提供推理 API）。的策略更全面和“全栈”。
博客
关于 DeepSeek-R1 API 评测，至少有 7 个误区
03-21 918
xx 58.33%。以某评测者的“人类头发数量的乘积是多少？市面上基本不存在“非满血版 R1”，也基本不存在所谓模型“降智”，而 R1 蒸馏版（70B、1.5B等）与满血版的效果差距很明显，一般知名服务商都会注明，如果这些平台提供所谓“非满血版 R1”，很容易测试出来，这完全是自砸招牌，他们没有动机“以次充好”。可以确定的是，市面上知名的第三方平台部署的都是“满血版 R1（671B）”，之所以用户使用感受有差异，是因为模型输出的随机性、平台提供的配套功能及超参数设置等可能不一致，而非底层模型本身的差异。
博客
首发！硅基流动 x 华为云联合推出基于昇腾云的 DeepSeek R1 & V3 推理服务
02-01 3879
DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 开源后引发全球震动，它们是深度求索团队为全人类献上的一份大礼，我们由衷为他们取得的成功感到高兴。经过硅基流动和华为云团队连日攻坚，今天，我们也为国内用户献上春节礼物：大模型云服务平台 SiliconCloud 首发上线基于华为云昇腾云服务的 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1。　需要特别强调的是，无论是在昇腾上适配 DeepSeek-R...
博客
站在 AI 十字路口：直面智能体与机器人狂潮
01-27 478
生成式 AI 正在迅速介入人类世界。随着 AI 大模型不断进步，我们正面临着巨大的社会变革。本文探讨了一个由高度智能的智能体和机器人主导的世界——AI 亚特兰蒂斯世界（指在数字领域拥有几乎无限的 AI 资源）。本文分析了当前的 AI 模型为何从根本上不同于以往的技术范式，它们如何重塑各行业，以及人类面临的关键选择。作者认为，每个人都必须理解 AI 的进步将如何重塑经济、创造力和人类潜力的规则。除...
博客
迈向 AI 驱动型经济：当资本不需要打工人
01-24 794
AI 的迅猛发展与普及，引发了学术界与工业界对现在的社会结构与经济模型的根本性反思。此前 OneFlow 发布的《资本、AGI 与人类雄心》、《AGI 时代的智能诅咒》、《AGI 崛起之后：重构经济模式与社会结构》三篇文章，深入探讨了劳动力替代性 AI 改变人力与非人力生产要素的相对重要性后，给整个社会带来的好处与风险，以及应对挑战的解决方案。在本文中，借助一众经济学家和科幻作家的理论观点，Int...
博客
AGI 崛起之后：重构经济模式与社会结构
01-23 1035
AGI 日益临近，这也迫使我们重新审视现有的社会结构和经济模式。在《资本、AGI 与人类雄心》一文中，Rudolf 指出，AGI 到来之后，劳动力替代性 AI 将改变人力与非人力生产要素的相对重要性，这会降低社会对人类的关注度，同时使现有的权力更加有效和根深蒂固。基于资源诅咒现象，Luke Drago 在《AGI 时代的智能诅咒》一文中将 Rudolf 的上述核心观点描述为智能诅咒。他认为，智能诅...
博客
AGI 时代的智能诅咒
01-19 556
经济学研究指出，依赖出售石油等自然资源获得收入而非公民税收的国家，会受到资源诅咒的影响，结果是权贵们攫取了大量财富，却停止了对普通人的投资。当 AGI 实现后，人类是否会面临类似的“智能诅咒”？在此前发布的《资本、AGI 与人类雄心》一文中，Rudolf 指出，AGI 到来之后，劳动力替代性 AI 将改变人力与非人力生产要素的相对重要性，这会降低社会对人类的关注度，同时使现有的权力更加有效和根深蒂...
博客
资本、AGI 与人类雄心
01-15 698
通用人工智能（AGI）正在不可阻挡地走向人类社会，有人期待它带来的巨大生产力突破，有人也在警告它可能成为洪水猛兽，也有人对它的发展只是持观望态度。不管怎样，基于你所了解的信息，你可以尝试描绘一幅 AGI 图景，并畅想它在人类政治、经济、社会发展会产生的影响。在本文中，作者 Rudolf 深入剖析了 AGI 到来之后的资本、人类劳动与社会权力结构之间的复杂关系。其核心观点是，劳动力替代性 AI 将改...
博客
2025 年 AI 十大展望：软件市场扩大 10 倍、系统比模型更重要、OpenAI 先发优势消退...
01-12 1384
尽管有 Scaling Law 放缓这样的疑虑，但整体而言，多数业内人士对AI过去一年的诸多进展感到兴奋，对新的一年 AI 的发展更是充满期待，尽管他们对未来的预测可能不尽相同。在本文中，Foundation Capital 合伙人Ashu Grag回顾了 2024 年 AI 发展的里程碑事件，并重点介绍了 2025 年的前景，主要包括：1.预训练局限将推动新的 AI 突破2.AI系...
博客
900页免费“生成式AI与大模型”电子书｜OneFlow年货
01-01 530
难以想象，如果不是Scaling Law放缓，2024年AI领域会发生哪些惊人变化，但你可能又会感到庆幸，正是由于Scaling Law放缓，它给了这个行业的后来者们追赶的机会，也给了更多普通人搭乘这一轮技术革命的机会。AI领域的变化激荡人心。一年前，AI社区普遍认为，与OpenAI的模型相比，大部分模型与它有半年或一年的差距，但大模型预训练逐渐没有秘密，它的入局门槛数量级降低。令国内外科技界深感...
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2024年AI盘点：投资高歌猛进、基础设施重构、技术采用加速
12-25 1687
本文全面分析了今年AI 的发展，包含AI 技术栈的基础设施层、基础模型层、应用层、工具层，尤其是各个层面的主要收获、值得关注的趋势与值得关注的初创公司。此外，本文还概括了 AI 领域的投资和并购情况，以及其他AI 趋势。需要指出的是，可能限于作者KelvinMu的关注重心，本文除了对中国基础模型的介绍，没有更多关于中国 AI 其他技术栈的进展。不过，这并不妨碍本文仍是我们了解 2024...
博客
从零实现极速LLM推理
12-21 1036
作者 | Andrew Chen翻译｜张雪聃、刘乾裕OneFlow编译题图由SiliconCloud平台生成本文旨在从零开始，仅使用C++和CUDA构建一个大语言模型（LLM）推理引擎，且不借助其他外部库。为何要这样做？通过这种方式，我们能够全面了解LLM推理的整个技术栈——这一点正变得日益重要[1]——从CUDA kernel到模型架构，并且切实体会不同的优化方式如何影响推理速度。其中一个最为重...
博客
AI数据中心历史、技术与关键企业
12-13 809
过去一年，通过模型架构创新、更优质训练数据和更大算力规模来训练模型，顶尖大模型之间的性能差距急剧缩小。如果Scaling law依然有效，为了进一步扩展模型规模与性能，在模型架构创新存在极大不确定性情况下，通过获得更多的算力来建造全新的数据中心，从而更快地训练模型以取得领先地位，这是确定性更高的收益。目前，以马斯克xAI为代表的大模型公司，快速部署了10万台GPU集群，成为数据中心扩展的领头羊，可...
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红杉资本2025年AI三大展望：大模型厂商各显神通；杀手级应用AI搜索；AI支出变稳...
12-12 1401
2024年，随着Scaling law放缓，AI领域在大模型、基础设施上的能力稳步提升，尽管应用层出现了各种有趣的探索，但是更大的潜能有待挖掘。2025年即将来临，将出现哪些变化？近日，红杉资本投资人David Cahn对2024年AI领域的发展作了简要总结并对2025年作了三大预测。他认为，今年是AI发展的萌芽期，其构建基石已经稳固建立，只待2025年发芽结果。他在本文中阐述了三点预言：首次，基...
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AI半导体技术、市场与未来
12-05 1万+
过去两年，英伟达崛起是科技领域的一个经典案例。通过CUDA系统，他们创建了一个使用GPU进行机器学习的开发者生态系统；通过Mellanox，他们成为了数据中心网络的领导者。然后，他们将所有硬件集成到服务器中，提供垂直集成的算力一体机。凭借这一系列组合性技术优势，英伟达在“AI淘金热”中提供的铲子占据行业核心地位，这导致它成为有史以来最成功的公司之一。随之而来的是，不少挑战者入局以求从英伟达主导的市...
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比GPU快20倍？d-Matrix推理性价比分析
12-04 1866
AI推理算力需求正在大幅增长。一方面，像硅基流动、Fireworks这样的AI基础设施软件公司通过软件层面的优化以提供高性价比的大模型推理服务，另一方面，以Cerebras、Groq为代表的芯片公司相继推出了专用AI推理芯片，通过硬件层面的创新，以数量级的推理速度与成本优势来挑战英伟达GPU的市场地位。AI推理芯片市场的竞争者还在增加。近日，成立于2019年的硅谷推理芯片创业公司d-Matrix的...
博客
生成式AI推理技术、市场与未来
12-01 1921
OpenAI o1、QwQ-32B-Preview、DeepSeek R1-Lite-Preview的相继发布，预示着生成式AI研究正从预训练转向推理（Inference），以提升AI逻辑推理（reasoning）能力，这一转变将极大推动上层应用的发展。红杉资本近期指出，在可预见的未来，逻辑推理和推理时计算将是一个重要主题，并开启生成式AI的下一阶段。新一轮竞赛已然开始。那么，在推理这一新兴市场，...
博客
50张图，直观理解混合专家（MoE）大模型
11-29 8233
Mixtral 8x7B的高效训练与推理效果曾引发AI社区对混合专家（MoE）模型的广泛关注，后来居上的国产开源大模型De‍epSeek以及腾讯近期开源的Hunyuan-Large（基于Transformer的最大MoE模型）也选择了MoE框架路线。为何大语言模型总是离不开MoE的身影？借助50多个图例，数据科学家Maarten Grootendorst由浅入深多维度剖析了MoE模型，从基础概念出...
博客
LLM后训练绝招：1%预训练成本，实现最高20倍算力扩展效果
11-27 4502
根据规模定律，扩大训练计算规模可以提高大型语言模型（LLM）性能的关键，但调研机构Epoch AI的研究，LLM再训练无需高额费用，也能让AI能力获得显著提升。在该研究中，他们引入了一个基本框架，用于量化后训练增强的收益和成本，特别是通过计算等效增益来衡量收益。他们将该框架应用于一系列具有代表性的后训练增强，并发现性能提升非常显著，但微调成本通常与预训练成本相比非常小，某些后训练增强技术可以在不到...
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