Filter
Exclude
Time range
-
Near
Today Mexico faces South Africa at Estadio Banorte, every screen alive on the world's largest single 10G AV-over-IP network, powered by AVPro MXnet. 500 displays, 20 walls, 580 decoders, one network. Read the case study: avproglobal.com/pages/avpro-… #AVPro #MXnet #ProAV
71
Replying to @vikhyatk
Did it start using MXnet as well?
1
310
字节跳动大模型分布式训练迎来核心骨干回归。 原分布式训练负责人林海滨在加盟 OpenAI 前首席科学家伊利亚·苏茨克沃 (Ilya Sutskever) 创立的超级智能初创公司 SSI (Safe Superintelligence) 不足半年后,已正式重返字节跳动,重新加入 Seed 大模型团队负责底层分布式训练技术的研发与优化工作。 林海滨作为卡内基梅隆大学 (CMU) 硕士、师从著名数据库专家安迪·帕夫洛 (Andy Pavlo) 教授的 AI 专家,曾主导开源了强化学习训练框架 veRL 与万卡级分布式训练系统 MegaScale 。 林海滨曾于亚马逊 AWS 的 Amazon AI 部门担任应用科学家并深度参与 MXNet 框架开发,在 2020 年加入字节跳动 AML (应用机器学习) 团队后负责 GPU 推荐训练系统及集合通信库 ByteCCL 的搭建。 随着当前豆包大模型调用量暴增及多模态、端侧 AI 等业务扩张,字节跳动对万卡集群并行训练的效率与故障优化要求极高。林海滨曾带队攻克上万张 GPU 并行协同难题打磨出 MegaScale 训练系统,且林海滨主导开发的 veRL 框架已被阿里通义千问与上海 AI 实验室等多家机构采用,林海滨的无缝回流将直接为字节跳动提供即战力支撑。 林海滨的快速回归也得益于字节跳动针对离职满 3 个月且无违纪的员工所实施的开放回流政策,且由于林海滨离职不满 1 年,林海滨的职级与薪资将保持不变。 林海滨的火速回归与字节跳动近期针对 Seed 部门推出的特殊期权激励紧密呼应。字节跳动向 Seed 核心 AI 团队开放了定价为每股 13 美元的「豆包股」特殊期权认购权,将员工利益与 AI 业务的高速增长深度绑定,旨在以「股权 自主权 算力」的综合优势扭转早期 Seed 部门约 70 名成员流向外部大模型厂商的被动局面。
字节跳动首次针对特定业务部门派发独立期权。据英国《金融时报》报道,为了防范腾讯等竞争对手挖角,字节跳动近期向旗下 AI 实验室 Seed 部门员工发放了以豆包命名的低价特股期权,使员工可以直接分享 AI 业务的增长红利,而不会受到集团不同业务线股权稀释的影响。期权方案是字节跳动成立以来首次发行与单一业务单元绑定的特殊期权。 随着国内大模型领域的人才争夺战升温,基础设施和数据标注等核心工程岗位成为抢夺重点。字节跳动自 2023 年建立 Seed 实验室以来,凭借大规模的算力基础设施投资成为 Nvidia 在中国的最大客户,吸引了大量顶尖 AI 研究员。然而,腾讯自 2025 年底承认大模型开发滞后以来,近期由前 OpenAI 研究员姚顺雨带队,开展了密集的定向挖角。近期离职的 Seed 视觉平台资深成员肖雪峰与基础设施专家张驰均已加入腾讯。 为了应对挖角,字节跳动在本月向全球 Seed 员工提供了每股 13 美元的豆包特股认购选择权,相比 2025 年底的每股 10 美元上涨了近 30%,上涨反映出豆包大模型商业化与模型性能的提升。尽管期权机制能够提供丰厚的潜在收益,但组织内部也存在争议。部分内部人士透露,Seed 实验室团队规模已达 2000 人,内部组织架构面临官僚化和职责碎片化挑战。相比之下,腾讯的 AI 团队规模更小,且向研究人员承诺了更广泛的自主权、管理职责和更具吸引力的薪酬方案。除腾讯外,DeepSeek 同样面临激烈的人才竞争压力,目前正向投资者募集首轮资金以保留核心团队,而字节跳动在 2025 年也曾成功挖角多位 DeepSeek 的基础设施核心成员。
1
5
58
26,180
May 16
万万没想到李沐老师(前亚马逊首席科学家、深度学习框架MXNet的作者之一)也加入了实时数字人赛道。 随着越来越多的大佬加入这个方向,(之前米哈游的蔡浩宇也在做),我们即将迎来数字生命时代 准备好迎接真正的赛博世界吧。 加入CyberVerse社区,我们一起推动未来到来 github.com/dsd2077/CyberVers… $Cyber
Human communication rely on expression, timing, attention, and presence to build trust and understanding. A real-time human avatar add a critical visual layer to voice agents, making interactions more natural, more engaging: youtube.com/watch?v=xOnMYhca…
9
4
18
4,266
Replying to @puckberley
Past 2.5 years. DeepSeek (Yi and others as well) released their first models in October/November 2023, with Meta’s Llama models. They were late to the party with Mobile OS (Android) and cloud was never an open source play. But in ML/AI, they’ve been active. They had MXNet (similar to TensorFlow) in 2015/2016, and PaddlePaddle is also open source.
1
36
1,619
1. The Python Machine Learning and Deep Learning Libraries: - mxnet - gluon - sklearn - xgboost
1
2
8
2,689
@PrismML reminds me of the old days of 1-bit neural networks. BMXNet was released in 2017 alongside MXNet, but disheartened researchers abandoned 1-bit networks just before the LLM boom. No one sponsored them in the dark; they only had 8 GPUs for training. aws.amazon.com/blogs/machine…
1
1
16
839
#AVoverIP continues to evolve with the MXnet Universal Streaming Platform series from @AVProEdge, delivering flexible 4K video distribution, multiview and built-in signage across scalable networked systems. Get the full breakdown: ravepubs.com/avpro-edge-laun… #AVtweeps
1
2
113
1. The Python Machine Learning and Deep Learning Libraries: - mxnet - gluon - sklearn - xgboost
1
19
3,087
1. The Python Machine Learning and Deep Learning Libraries: - mxnet - gluon - sklearn - xgboost
3
9
3,450
Bing has a played a big role in many of the big developments in AI: - key contributor on XGBoost and MXNet - author on original GANs paper - got Meta's ads models running on AMD His latest release is worth paying attention to.
Jan 22
Just open-sourced VibeTensor — the first deep learning system fully generated by an AI agent, with 0 lines of human-written code: github.com/NVlabs/vibetensor It’s a working DL system with RCU style dispatcher, a cache allocator and reverse-mode autograd. The agent also invented a Fabric Tensor system — something that doesn’t exist in any current framework. The Vibe Kernel includes 13 kinds and 47k LOC of generated Triton and CuteDSL kernels with strong performance. VibeTensor was generated by our 4th-generation agent. It shows a “Frankenstein Effect”: the system is correct, but some critical paths are designed in inefficient ways. As a result, performance isn’t comparable to PyTorch. I haven’t written a single line of code since summer 2025. I started this effort after @karpathy 's podcast — I didn’t agree with his arguments, so Terry Chen and I began using it as a stress test for our agents. The “Frankenstein Effect” ended up exposing some of our agent’s limitations — but the direction is clear.
1
14
3,134
What happens when audio, video, & control finally play nice? On The Road to ISE2026, @tdalbright talks with Tom Devine of @AVProEdge about MXnet, RTI, & the debut of the new USP #AvoIP platform. 📍 Hall 5, Booth A700 ▶️ Watch here: avnation.tv/2026/01/16/the-r… #AVTWeeps #ISE2026
1
4
114
1. The Python Machine Learning and Deep Learning Libraries: - mxnet - gluon - sklearn - xgboost
1
8
2,709
21 Dec 2025
ו-shameless plug - הייתי חלק ממאמצי ספריית ה-deep learning של אמזון - הלא היא MXNet. אפילו כתבתי את הקוד שהמיר מודלים שאומנו ב-Caffe אליה.
1
8
673
1. The Python Machine Learning and Deep Learning Libraries: - mxnet - gluon - sklearn - xgboost
1
1
4
1,504
1. The Python Machine Learning and Deep Learning Libraries: - mxnet - gluon - sklearn - xgboost
1
6
1,649
1. The Python Machine Learning and Deep Learning Libraries: - mxnet - gluon - sklearn - xgboost
1
11
1,204
8 Nov 2025
推荐一波学习AI的资源: 吴恩达教授主讲,内容涵盖神经网络、CNN、RNN 等 coursera.org/specializations… 基于 PyTorch 和 MXNet 的深度学习实践课程 courses.d2l.ai/zh-v2/ 李宏毅教授的深度学习课程,内容深入浅出 github.com/datawhalechina/le… 适合机器学习初学者的入门课程 developers.google.com/machin… 提供深度学习、加速计算、数据科学等领域的开发培训 nvidia.cn/training/ 斯坦福大学的深度学习课程,专注于计算机视觉和卷积神经网络(CNN) cs231n.stanford.edu/ 由 Andrew Ng 主讲的经典机器学习课程,涵盖监督学习、非监督学习和其他基本概念 coursera.org/learn/machine-l… 基于 PyTorch 的深度学习快速入门课程,旨在让每个人都能快速实践深度学习 course.fast.ai/ Udacity 提供的深度学习计算机视觉课程,教授如何使用 PyTorch 实现图像分类、目标检测等任务 udacity.com/course/deep-lear… Udacity 的深度学习纳米学位课程,覆盖神经网络、卷积神经网络、生成对抗网络(GAN)等内容 udacity.com/course/deep-lear… 斯坦福大学的深度学习自然语言处理课程,重点讲解如何利用深度学习技术进行文本处理和分析 web.stanford.edu/class/cs224… edX 上的 TensorFlow 深度学习课程,适合想要学习使用 TensorFlow 进行深度学习的开发者 edx.org/course/deep-learning… Fast.ai 提供的在线课程,面向开发者,通过实践讲解深度学习的核心概念和应用 course.fast.ai/ 麻省理工学院的深度学习入门课程,涵盖基本的深度学习概念、卷积神经网络、生成对抗网络等 introtodeeplearning.com/ Udemy 上的 R 语言数据科学和机器学习课程,适合想用 R 进行机器学习的开发者 udemy.com/course/data-scienc… 吴恩达教授的人工智能入门课程,旨在为没有技术背景的人提供 AI 基础知识。 coursera.org/learn/ai-for-ev…
1
6
40
4,034