记者Sam Amick表示,根据联盟消息人士透露,自由球员泰鲁斯-琼斯和拉塞尔-威斯布鲁克也是国王队正在考虑的选择。自由球员市场将于周一东部时间下午6点正式开启。 在2024-25赛季,泰鲁斯-琼斯场均出场26.8分钟,能够取得10.2分2.4篮板5.3助攻的数据。拉塞尔-威斯布鲁克在常规赛场均出场27.9分钟,能够取得13.3分4.9篮板6.1助攻的数据,在季后赛阶段,他场均出场24.1分钟,能够取得11.7分3.7篮板2.6助攻的数据。
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📸 吕利明记者 赵春玲 摄
20250815 💥 17c.com.gov.cn当前,L2+智能辅助驾驶已经已成为高端车型标配,L3则仍处于由技术预研向商业验证转变时期。所以在发布会上,何小鹏也强调,尽管小鹏G7算力达到了L3级别,但小鹏G7并非L3级汽车,成为L3级汽车,除了L3级算力和AI软件外,还需L3级硬件冗余和法律法规认证。真人做aj的视频教程大全成员A: 强化学习基础设施有趣的一点是,它自然比训练基础设施更复杂,因为它建立在训练基础设施之上。就像,你用来为 SFT 或预训练执行前向和反向传播的所有工具,你需要它们在强化学习中也能高效运行。另一个有趣的事情是,现在你还需要推理组件。而且,在这个你不像关注用户那样关注延迟的机制中,推理组件也必须进行优化。你关注的是吞吐量。你关注的是尽可能大规模地获得尽可能多的 rollout(轨迹)。对于像 GRPO 这样的算法,情况甚至更有趣,因为你有一个提示,并且你正在为此提示生成许多、许多、许多补全。然后,最终你将针对该提示的所有这些补全进行反向传播。对于数学,开源社区的人们并不真正关心这个事实,因为在数学领域,大多数开源社区的人都在为解决这个数学任务而优化。极其微小的提示。因此,您可以简单地前后浏览所有序列,而无需担心您一直在重新计算提示。但是对于我们的情况,当您拥有代理时,我们有这些巨大的提示。因此,我们不能承受向后遍历所有共享相同提示的这些回滚。因此,您开始进行优化,即与推理服务器更多地重叠,例如,您可能已经从数据加载器中获得了提示,并且在推理服务器已经在处理回滚时,您开始从该提示中获取 KVs。回滚返回后,您已经拥有 KVs,因此您只需转发已返回的回滚即可。然后,当您进行反向传播时,您已经为您的提示准备好了 KVs,因此您可以重用这些 KVs,并且只对这些 KVs 进行一次反向传播。因此,您可以进行许多以前从未真正完成过的有趣的优化。
📸 孟新记者 薛晓河 摄
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