根据 @DeepLearningAI，谷歌产品经理 Robert Crowe 展示了 Flax NNX 如何让 JAX 在构建和训练神经网络时更直观。来源：@DeepLearningAI 他还演示了 JAX 可将模型自动分布到不同硬件上，降低入门开发者的扩展难度。来源：@DeepLearningAI 演讲强调加速器成本高昂，Roofline 分析可帮助团队提升利用率与效率。来源：@DeepLearningAI 该内容在 AI Dev 25 纽约活动上发布，重点关注面向实际工作负载的效率提升。来源：@DeepLearningAI

据@DeepLearningAI称，研究者提出了GAIN-RL方法，通过利用模型的简单内部信号先训练最有用的样本来微调大语言模型，信息来源：DeepLearning.AI在X平台发布于2025年10月5日及The Batch文章摘要 hubs.la/Q03M9ZjV0。 据@DeepLearningAI称，在Qwen 2.5和Llama 3.2上，GAIN-RL在70至80个epoch内即可达到基线准确率，而非200个epoch，约快2.5倍，信息来源：DeepLearning.AI在X平台发布于2025年10月5日及The Batch文章摘要 hubs.la/Q03M9ZjV0。 据@DeepLearningAI称，该加速有助于降低计算成本并缩短面向数学与代码助手团队的迭代周期，这对评估AI训练效率与成本结构的交易决策具有直接参考价值，信息来源：DeepLearning.AI在X平台发布于2025年10月5日及The Batch文章摘要 hubs.la/Q03M9ZjV0。