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肖朝军
肖朝军 appears in 2 indexed conversations across 晚点聊 LateTalk. This directory brings every appearance, source, TL;DR, digest, and transcript into one searchable feed.
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144: “大而强”到“小而强”|与刘知远、肖朝军聊密度法则、RL 的 Scaling Law 和智能的分布式未来
面壁测得能力密度约每3.5个月翻倍，Ultra FunWeb用不到原始数据十分之一训练出更强模型，架构、数据与软硬协同正成为成本壁垒。强化学习仍只训练几千步且缺少可靠reward，未来一年需观察RL能否形成Scaling Law，并推动个人模型、端侧汽车和2027年自主学习节点落地。
103: 用Attention串起大模型优化史，详解DeepSeek、Kimi最新注意力机制改进
NSA与MOBA把块状稀疏、局部窗口和动态选块推进到预训练，并尝试将理论节省落实为GPU上的真实加速，稀疏模型有望在效率提升同时保持能力。长COT把优化重点推向RL、decoding与服务成本，但稀疏Attention仍需解决显存和长期记忆问题，多模态输入还会进一步放大长序列压力。