你好，我在上周六通过在线会议看了本次金枪鱼之夜的技术分享，受益良多，感谢分享。
我想回顾一下会议的内容，我在腾讯会议内发起了对云录制内容的查看申请，不知能否审批一下，十分感谢。 Xiaoyi Liu <[email protected]> 于2025年12月19日周五 20:41写道： > Dear Tunars, > > 本次 Tunight 的活动地点更新为*三教 1102* > > 明晚不见不散！ > 喵喵 > > 在2025年12月19日星期五 UTC+8 09:30:32<Xiaoyi Liu> 写道： > >> Dear Tunars, >> >> 本周末的 Tunight 活动信息如下： >> >> 清华 PACMAN >> 实验室近期联合鹏城实验室发布了基于全国产算力训练的端侧模型——鹏城脑海-2.1-开元-2B（PCMind-2.1-Kaiyuan-2B，简称开元-2B），它的一大特点是保证了包括训练数据在内的全流程开源。TUNA >> 很荣幸邀请到了 PACMAN 实验室的罗开荣同学为我们介绍开元-2B 模型及其训练过程中使用的框架，欢迎大家一起学习！ >> >> —- >> >> 开元-2B依托鹏城实验室“脑海2”集群进行模型预训练，主要特点包括： >> >> 1. 全流程开源：不同于一般仅开源模型权重的“开源”模型，开元-2B >> 完全基于符合开源许可的数据进行训练，并开源了处理后的训练数据、数据处理框架及训练框架； >> 2. 全国产算力训练：数据处理基于鲲鹏 920 集群，模型训练基于昇腾 910A 集群，并通过模型结构调整适配国产硬件的数值精度； >> 3. 高效训练：综合改进数据处理和训练策略，使用 2.2T 数据、20 亿总参数、14 >> 亿非嵌入参数进行训练，最终模型在全开源系列模型中实现了参数-性能的帕累托最优。 >> >> 具体细节可参见技术报告： https://arxiv.org/pdf/2512.07612 >> >> - HuggingFace模型链接： >> https://huggingface.co/thu-pacman/PCMind-2.1-Kaiyuan-2B >> - HuggingFace数据链接： >> https://huggingface.co/datasets/thu-pacman/PCMind-2.1-Kaiyuan-2B >> - 数据处理框架： https://github.com/thu-pacman/Kaiyuan-Spark >> - 训练框架： https://github.com/thu-pacman/kaiyuan-mindformers >> >> 活动信息： >> - 活动网页： https://tuna.moe/event/2025/kaiyuan/ >> - 主讲人：罗开荣 >> - 时间：2025/12/20（校历第十四周周六） 19:00 UTC +08:00 >> - 活动形式：线下 + 线上会议 + 直播 >> - 地点：待定，预计为三教 1103, 请关注后续邮件更新 >> - 线上会议：腾讯会议 717-212-038 密码 251220 >> - 直播链接：https://youtube.com/live/64rnj9Hzygk >> >> 欢迎一起来玩！ >> >> 喵喵 >> > -- > 您收到此邮件是因为您订阅了Google群组上的“TUNA 主邮件列表”群组。 > 要退订此群组并停止接收此群组的电子邮件，请发送电子邮件到[email protected]。 > 如需查看此讨论，请访问 > https://groups.google.com/d/msgid/tuna-general/5579f848-0673-488b-b255-34e5841f859en%40googlegroups.com > <https://groups.google.com/d/msgid/tuna-general/5579f848-0673-488b-b255-34e5841f859en%40googlegroups.com?utm_medium=email&utm_source=footer> > 。 > -- 您收到此邮件是因为您订阅了 Google 群组的“TUNA 主邮件列表”群组。 要退订此群组并停止接收此群组的电子邮件，请发送电子邮件到[email protected]。 如需查看此讨论，请访问 https://groups.google.com/d/msgid/tuna-general/CAOmN6-jpM%3DOEY4Hz4EnrK0Y%2Btz2-teJTjD3CESq5FYaaBgNaSg%40mail.gmail.com。
