在人工智能的快速发展中，尤其是大型语言模型的训练过程中，研究人员遇到了一个令人困扰的现象：模型在经过多轮训练后，原本流畅且精准的回答质量却意外下降，仿佛一位厨师在学习新菜式时遗忘了自己的拿手绝活。这种现象被称为‘学新忘旧’，长久以来困扰着AI领域的研究者。

在量化格式上，我们参考 Kimi-K2-Thinking 选用了 INT4 (W4A16)方案。这主要考虑到相比 FP4，INT4 在现有硬件（Pre-Blackwell 架构）上的支持更加广泛，并且业界已有成熟高效的 Marlin Kernel 实现。实验表明，在 1×32 量化 Scale 粒度下，INT4 动态范围充足、精度稳定，其性能与生态链路均已高度优化。作为工业界“足够好（Good ...

《Slime Rancher 2》1.1.0版本更新：修复围栏穿墙爆炸问题，新增完整史莱姆玩具收藏、暗影罐和大量小工具，优化游戏体验！ 我们要向《Slime Rancher》社区表示戈尔多级别的感谢，感谢大家在游戏正式发布后给予的所有厚爱。我们的心甜菜已经长大了三倍！即使在v1 ...

在人工智能领域，大型语言模型与人类对话时出现的一种反常现象长期困扰着研究人员：经过多轮训练后，模型原本精准流畅的回答质量反而下降，仿佛一位厨师为学习新菜式却遗忘了拿手绝活。针对这一难题，浮点实验室提出名为SLIME的创新训练框架，通过多维度机制设计有效破解了模型性能退化难题，相关成果已发表于国际机器学习大会预印本平台。

《Slime Rancher 2》1.0.3更新：暗影史莱姆掉落优化，降低结晶成本，提升资源获取。平衡性修复带来更流畅体验！ 根据社区深思熟虑的反馈，我们实施了一些平衡性更新。向我们了不起的玩家群体表示衷心感谢！我们希望以下平衡性修复能为每个人带来更流畅、更 ...