把上下文拉到500万Token,Together AI是怎么把H100榨干的
如果我告诉你:在8张H100上训练一个3B模型,光是把模型参数放进去就会直接OOM,你可能会觉得夸张。但Together AI的Max Ryabinin不仅验证了这一点,还一路把上下文长度推到了500万Token。这不是炫技,而是一场关于“内存从哪儿漏光”的硬核拆解。
如果我告诉你:在8张H100上训练一个3B模型,光是把模型参数放进去就会直接OOM,你可能会觉得夸张。但Together AI的Max Ryabinin不仅验证了这一点,还一路把上下文长度推到了500万Token。这不是炫技,而是一场关于“内存从哪儿漏光”的硬核拆解。
你以为 Agent 不聪明,是因为“上下文不够多”。但在真实系统里,更多上下文往往让结果更糟。来自 Qodo 的 Nupur Sharma 用一线踩坑经验告诉你:不是模型不行,而是我们喂错了东西。
当所有人都在谈论AGI、模型规模和算力军备竞赛时,Benedict Evans却抛出一个让人不安又兴奋的类比:今天的AI,更像1997年的互联网。真正的颠覆不在模型本身,而在我们还没想清楚的问题里。
大多数人还在争论模型参数和推理速度时,Cloudflare 的工程师却抛出一个更激进的观点:真正限制 AI Agent 的,不是模型,而是计算原语本身。Eval++,被他们称为“下一代 compute primitive”,正在悄悄改变 AI 系统该怎么构建。
你以为AI只是帮财务算得更快?OpenAI内部已经用AI把“财务这门手艺”彻底重写:从投资人问答、LBO模型,到董事会材料生成,甚至省下了天价顾问费。这不是畅想,而是他们正在运行的现实。
很多公司已经在用ChatGPT,但真正改变组织运作方式的,并不是“多一个聊天窗口”。OpenAI最新展示的Workspace Agents,第一次把AI推到团队与部门层级,补上了企业AI落地最致命的中间断层。
在一场只对金融行业高管开放的分享中,OpenAI给出了一个反直觉判断:真正拉开差距的,不是模型多强,而是谁先把AI当成“组织的一部分”。从银行一线到底层基础设施,这次演讲透露了金融AI落地的真实进度。
OpenAI 的解决方案工程师在一场演示中抛出一个反直觉结论:AI 编码代理并没有取代工程师,却让团队一周交付量超过过去一个月。更夸张的是,这套工具上线一周就破百万下载。真正的变化,发生在工程流程本身。
当大多数公司把 AI 当成降本利器时,Allica Bank 的 CTO 却给出了一个反直觉答案:他们用 AI Agent 的第一目标不是自动化,而是“让人更像人”。这场 OpenAI 的对谈,罕见地讲清了 AI 真正落地到组织里的三个关键转折点。
在这支看似平静的 OpenAI 官方视频里,Stephanie Anani 抛出了一个足够反直觉的判断:AI 的价值不是“把同样的事做快”,而是让普通员工直接在更高的能力层级上工作。更关键的是,她用一个完整的金融投研 Demo,把这句话从口号变成了可复现的流程。