英伟达最强B200算力浪费60%！普林斯顿团队出手，利用率升至71%
英伟达最强B200算力浪费60%！普林斯顿团队出手，利用率升至71%所有用英伟达Blackwell B200的人，都在花冤枉钱？？
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7766 点击 2026-03-18 09:33
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所有用英伟达Blackwell B200的人，都在花冤枉钱？？
在当前的 LLM 开发中，后训练阶段通常被视为赋予模型特定能力的关键环节。传统的观点认为，模型必须通过强化学习（如 PPO、GRPO 或 RLHF）和进化策略（ES）等算法，在反复的迭代和梯度优化过程中调整权重，才能在特定任务上达到理想的性能。
谷歌DeepMind又放大招了：AlphaEvolve自主写算法，一口气改写5个经典拉姆齐数下界，打破了尘封十年的数学纪录！诺奖得主Hassabis和图灵奖得主LeCun都纷纷点赞——AI，正在彻底改变数学突破的方式！
AI 时代，最贵的护城河不是算法，而是安全。
让AI像Kaggle顶尖选手一样设计算法，需要几步？
来自马里兰大学、圣路易斯华盛顿大学、北卡罗来纳大学教堂山分校等机构的研究团队提出了 Parallel-Probe。不同于直接从算法设计出发，该研究首先通过引入 2D Probing，对 online 并行推理过程中的全局动态性进行了系统性刻画。
是不是经常纠结于 VLA（视觉 - 语言 - 动作）模型的训练技巧？面对层出不穷的 VLA 算法，是不是常常感到眼花缭乱，不知道哪种数据模态、训练策略最有效？ 别急，丰田研究院（TRI）和清华大学刚刚
近日，深度学习领域重要底层优化技术 FlashAttention 迎来大版本更新。FlashAttention 核心作者、普林斯顿大学助理教授 Tri Dao 表示，在 Blackwell GPU 上，即使瓶颈截然不同，注意力机制的执行速度现在也几乎与矩阵乘法一样快了！
就在刚刚，Claude独立攻克了图论猜想，写《计算机程序设计艺术》的计算机泰斗高德纳彻底震惊了！这一次，AI在自动推理和解决创造性问题上，又达到了全新的里程碑。
当GRPO让大模型在数学、代码推理上实现质变，研究团队率先给出答案——首个将强化学习系统性引入文本到3D自回归生成的研究正式诞生，并被CVPR 2026接收。该研究不只是简单移植2D经验，而是针对3D生成的独特挑战，从奖励设计、算法选择、评测基准到训练范式，做了一套完整的系统性探索。