 

字节跳动发布KEEL架构：首次实现超千层大模型稳定训练

2026-01-28 分类：前沿阅读(2) 评论(0) 赞(0)

智谱 GLM，支持多语言、多任务推理。从写作到代码生成，从搜索到知识问答，AI 生产力的中国解法。

字节跳动Seed团队推出KEEL新架构，解决了大模型深度扩展的技术瓶颈。该架构通过引入高速公路式连接改进Post-LN结构，在不依赖复杂优化技巧的情况下，首次成功实现了超过1000层超深层神经网络的稳定训练。这一突破证明深度扩展比单纯加宽更具潜力，为未来构建无限深度的模型奠定了基础。

原文链接：Linux.do

赞(0)

未经允许不得转载：Toy's Tech Notes » 字节跳动发布KEEL架构：首次实现超千层大模型稳定训练

分享到

KEEL架构 transformer 大模型字节跳动深度学习

评论抢沙发

前沿哨所

Kyber招聘技术主管：探索AI Agent与Claude Code规模化应用

Kyber是YC W23孵化的AI原生文档平台，专注监管通知流程。公司18个月内收入增长30倍并实现盈利，已签约多家头部保险企业。现招聘技术主管，要求不仅负责全栈架构，更需规模化应用Cursor、Claude Code等AI Agent工具，以提升工程效率和交付速度。

原文链接：Hacker News

30分钟前
Google推AI Pro/Ultra订阅新福利：整合GDP权益并赠送GCP API额度

Google宣布为Google AI Pro和Ultra订阅用户推出新开发者工具，正式将Google Developer Program (GDP) 的高级福利整合至AI订阅服务中。此举意味着订阅用户将获得相应的Google Cloud Platform (GCP) API额度支持。这一策略旨在降低开发者接入Google AI基础设施的成本，通过云资源补贴激励开发者生态建设，从而在激烈的AI云服务市场竞争中吸引并留住更多开发者。

原文链接：Linux.do

30分钟前
告别收藏吃灰：利用LLM智能整理GitHub Star列表

本文介绍了一套利用脚本与大模型（LLM）智能整理GitHub Star列表的完整流程。方案包含三个步骤：首先通过脚本导出Star仓库列表及Readme；其次利用基于LLM的工具进行自动分类与归纳优化；最后通过脚本将整理好的列表批量导入GitHub。该方法能有效解决开发者“只藏不看”的痛点，将杂乱的个人代码库转化为有条理的知识体系，显著提升资料检索与利用效率。

原文链接：Linux.do

31分钟前
优化AI工作流：SKILL设计的三个核心技巧

本文深入探讨了SKILL工作流设计的最佳实践，重点介绍了提升AI任务可靠性的三个核心技巧：利用工作清单防止上下文遗忘、通过反馈回路实现闭环控制、以及设置条件工作流处理复杂分支。此外，文章还详细讲解了输出规范中的模板模式和示例模式，以增强模型的指令遵循能力和结果的可预测性，适用于各类复杂AI项目的规划与执行。

原文链接：Linux.do

32分钟前
摸鱼Code 0.0.3发布：为ClaudeCode引入Web UI与远程编码能力

开源项目摸鱼Code发布了0.0.3版本，为ClaudeCode和Codex提供了功能强大的Web UI管理界面。新版重做了用户设计，支持Docker部署，并重构了带有虚拟文件树的Web工作区组件，大幅提升了加载性能。该工具旨在解决CLI操作的不便，支持通过云服务或内网穿透实现远程编码，甚至可在手机端操作，新增的Skills市场和提供商管理功能进一步丰富了开发体验。

原文链接：Linux.do

32分钟前
2026年DIY指南：本地部署LLM，AMD还是Intel更香？

随着5080显卡的普及，2026年本地部署大模型成为DIY玩家关注焦点。在CPU选择上，AMD凭借AVX-512指令集和Linux环境下的驱动调度优势受到推崇；Intel虽支持更高内存频率，但市场现状复杂。针对主要面向LLM适配的装机需求，用户在两者间权衡取舍，探讨哪个平台在生态兼容性和实际体验上更为省心。

原文链接：Linux.do

2小时前