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# FlashOptim：让大模型训练更省内存在深度学习领域，Adam这类优化器虽然广泛应用，但在训练大规模模型时面临一个难题：它们需要为每个参数维护多个状态向量，导致内存占用大幅增加。对于参数量达到数十亿的模型来说，这种开销变得难以承受。 FlashOptim应运而生，旨在解决优化器内存占用过大的问题。与传统优化器相比，FlashOptim采用了新的设计思路，通过重新组织计算流程和状态管理方式，在保证训练效果的前提下显著降低内存需求。这个优化器的核心创新在于改进状态存储机制。传统的Adam优化器需要存储梯度的一阶矩和二阶矩估计，对于超大模型来说是一笔巨大的内存开销。FlashOptim通过优化这些状态的存储和更新方式，实现了更高效的内存利用。此外，FlashOptim还优化了计算效率。新设计能够更好地利用现代GPU的存储层级结构，减少数据移动的开销，使得训练速度不仅没有下降，反而有所提升。这意味着用户可以在相同硬件条件下训练更大的模型，或者用更少的显存完成相同规模的训练任务。对于那些受限于硬件资源的研究团队来说，FlashOptim提供了一条切实可行的路径，让他们能够进行更前沿的大规模模型研究，同时降低计算成本。
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在构建复杂的多模型系统时，维持各个模型之间的协调运作成为一个关键挑战。当不同的模型组件需要在同一个框架内相互配合时，它们各自的行为和输出必须保持一定的一致性，否则整个系统容易出现逻辑混乱或性能下降。锚定机制为解决这一问题提供了一条有效的途径。这种方法的核心思想是在多个模型之间建立共同的参考点，让所有参与的模型都能基于这些统一的基准进行调整和优化。通过设定明确的锚点，系统能够确保不同模型在处理相同任务时输出结果的一致性，从而避免模型之间的偏差累积。具体而言，锚定策略可以在模型的训练阶段或推理过程中实施。在训练时，可以通过引入约束条件，使得各个模型学习到共同的特征表示。在推理时，则可以通过固定某些关键参数或中间层的输出，强制模型间的行为保持同步。这样的设计不仅能够提升系统的稳定性和可靠性，还能降低模型维护和更新的复杂度。这种方法的应用范围相当广泛，从自然语言处理到计算机视觉，再到多任务学习场景，锚定机制都展现出了其实用价值。随着多模型系统在实际应用中的普遍采用，如何有效地确保模型间的一致性将成为未来研究的重要课题。
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广义快速行动价值估计（GRAVE）已被证明是通用博弈玩法（GGP）中蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法族中的强大变体。然而，它依赖于在每个节点存储额外的赢/访问统计信息，这使得它在内存受限的环境中的使用不切实际，从而限制了它在实践中的适用性。在本文中，我们引入了GRAVE2、GRAVER和GRAVER2算法，这些算法分别通过两级搜索、节点回收以及两种技术的结合来扩展GRAVE。我们证明了这些增强使得存储节点数量大幅减少，同时保持了与GRAVE相当的对弈能力。
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大型语言模型（LLMs）在生物学基准测试中的表现日益提高，但它们是否能提升初学者的能力——即使人们的表现优于仅使用互联网资源的情况——仍不明确。这种不确定性对于理解科学加速和双重用途风险都至关重要。我们进行了一项多模型、多基准的人类提升研究，比较了在八个生物安全相关任务集上获得LLM访问权限的初学者与仅获得互联网访问权限的初学者。参与者在充足的时间内（最复杂的任务最长达13小时）从事复杂问题的解决。我们发现LLM访问提供了显著的提升：使用LLM的初学者的准确性比对照组高4.16倍（95% CI [2.63, 6.87]）。在四个具有可用专家基线（仅互联网）的基准测试中，使用LLM的初学者在其中三个基准测试上的表现优于专家。也许令人惊讶的是，独立的LLM往往超过了由LLM辅助的初学者，表明用户没有从LLM中获得最强的可用贡献。尽管有防护措施，大多数参与者（89.6%）报告在获得双重用途相关信息方面几乎没有遇到困难。总的来说，LLM在以前仅由受训从业者保留的生物学任务上大幅提升初学者能力，强调了需要进行持续的、交互式的提升评估以补充传统基准测试。
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大型语言模型（LLMs）的进步加速了自主金融交易系统的发展。虽然主流方法部署了模拟分析师和经理角色的多智能体系统，但它们通常依赖于抽象指令，忽视了真实工作流程的复杂性，这可能导致推理性能下降和决策透明度降低。因此，我们提出了一个多智能体大型语言模型交易框架，该框架将投资分析明确分解为细粒度任务，而不是提供粗粒度指令。我们使用日本股票数据（包括价格、财务报表、新闻和宏观信息）在泄漏受控的回测设置下评估了所提出的框架。实验结果表明，与传统的粗粒度设计相比，细粒度任务分解显著改善了风险调整后的收益。至关重要的是，对中间智能体输出的进一步分析表明，分析输出与下游决策偏好之间的一致性是系统性能的关键驱动因素。此外，我们进行了标准的投资组合优化，利用了与股票指数的低相关性和各系统输出的方差。这种方法实现了优越的性能。这些发现对于在实际环境中将大型语言模型智能体应用于交易系统时的智能体结构和任务配置的设计有所贡献。
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近年来，越来越多的研究文献探讨了在软件工程中使用大语言模型（LLMs）的最佳实践。然而，这些工作中的大多数都集中在Python等广泛使用的通用编程语言上，这是因为这些语言具有广泛的使用和训练数据。LLMs在工业过程自动化领域的软件应用中的效用仍未得到充分探索，该领域使用的是高度专业化的编程语言，这些语言通常仅在专有环境中使用。本研究旨在在工业开发过程中利用和集成LLMs，以解决实际的编程任务（例如为机械臂生成运动例程），并加快制造系统的开发周期。
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