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400B稀疏专家混合模型Trinity Large登场：效率与性能的极限突破
Arcee AI发布了其前沿的4000亿参数稀疏专家混合模型（MoE）Trinity Large，以极高的稀疏度挑战训练效率的边界。该模型在2048块Nvidia B300 GPU上仅用33天完成预训练，并提供了Preview、Base和TrueBase三种关键检查点，旨在为开源社区树立新的基准。
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数据库驱动的异步架构：深入解析 Oban.py 如何重塑 Python 后台任务处理范式
Oban.py 作为 Elixir 生态中久经考验的 Oban 框架的 Python 实现，正以其独特的数据库中心化设计，吸引着寻求高可靠性、低依赖的异步任务处理者的目光。本文将剖析其底层机制，从事务级作业插入到基于 PostgreSQL 的集群协调，揭示其并发哲学的精髓。
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