大模型优化

深入探讨如何利用 NVIDIA Nsight Systems 识别并解决大规模 AI 训练中的数据传输瓶颈，通过内存固定、NCCL 调优和 GPUDirect RDMA 等技术提升系统效率。

深入探讨如何利用 Triton 融合算子优化 LLM 最后几层的显存占用，解决训练和微调过程中的 OOM 难题。

探索 RapidFire AI 如何通过 20 倍的微调速度提升彻底改变 Transformer 强化学习 (TRL)。了解现代大模型工作流中的实现策略和基准性能。

深入探讨 Reflection Pattern（反思模式）如何通过“执行-反思-修正”的循环，显著提升 AI 智能体的输出质量与可靠性，是构建生产级 AI 应用的核心架构。