奈雪的茶:2025年收入43.31亿元,同比下跌12%

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Alternating the GPUs each layer is on didn’t fix it, but it did produce an interesting result! It took longer to OOM. The memory started increasing on gpu 0, then 1, then 2, …, until eventually it came back around and OOM. This means memory is accumulating as the forward pass goes on. With each layer more memory is allocated and not freed. This could happen if we’re saving activations or gradients. Let’s try wrapping with torch.no_grad and make required_grad=False even for the LoRA.

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不可忽视的是,SWE-Bench Pro 专门测试真实软件工程任务,GPT-5.4 得分 57.7%,GPT-5.3-Codex 是 56.8%,GPT-5.2 是 55.6%。整合之后,编程分数不降反升,同时还顺带获得了计算机操控等一整套通用能力,几乎找不到明显的弱点。

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