通过 MRC（多路径可靠连接）解锁大规模 AI 训练网络
OpenAI 发布了名为 MRC 的新型超级计算机网络协议，旨在提升大规模 AI 训练集群的韧性与性能。该协议通过开放计算项目公开，支持在数千个 GPU 间建立高效、可靠的多路径连接，能自动绕过故障链路，将网络有效带宽提升最高达 30%，同时显著降低训练作业因网络问题中断的概率。MRC 的设计目标是应对万卡级集群的复杂网络挑战，为下一代大模型训练提供基础设施支持。
部署工程 大事记
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2026-06-30 — 2026-06-30
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美团发布并开源万亿参数模型 LongCat-2.0，五万卡国产算力完成全流程训练
AIHOT事件 ↗原始外链未提供
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Stochastic KV Routing: 实现自适应深度方向的缓存共享
为降低大语言模型推理时KV缓存的高昂内存开销，研究提出了一种沿模型深度维度优化的新方法。该方法通过随机KV路由，在Transformer模型的各层之间动态共享KV缓存，而非每层保留完整独立缓存。实验表明，在保持模型质量基本不变的前提下，该方法能将KV缓存的内存占用减少高达50%，为降低大模型服务成本提供了与现有时间轴压缩、淘汰技术正交的新优化路径。
金融服务行业Claude部署指南发布
Anthropic发布金融服务行业Claude部署指南，详细介绍了Claude系列产品在金融研究、交易、承销、理赔及月末结算等场景的应用方案。指南包含产品矩阵、10个预置金融智能体模板（如招股书生成器、KYC筛查器等），并分享了AIG、澳大利亚联邦银行等机构的实践案例。同时，提供基础、试点、扩展三阶段实施路线图，旨在协助企业决策者与工程师规划AI落地路径，提升运营效率。
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