论文展示的训练曲线表明，在这些任务上，VibeTensor与PyTorch在整体收敛趋势上是高度一致的：loss能够稳定下降，accuracy或perplexity持续改善，没有出现梯度爆炸、训练发散或「跑几步就崩」的情况。

据英伟达工程负责人描述：Cursor现在在所有产品线、所有开发阶段都在使用。它能自动从 ticket、设计文档获取上下文，然后基于规则自动生成包括代码、测试、CI 在内的完整变更。

近日，PyTorch 官方分享了如何实现无 CUDA 计算，对各个内核进行了微基准测试比较，并讨论了未来如何进一步改进 Triton 内核以缩小与 CUDA 的差距。 在做大语言模型（LLM）的训练、微调和推理时，使用英伟达的 GPU 和 CUDA 是常见的做法。在更大的机器学习编程与 ...