您好!

申请已经通过,如有问题可再单独回复本封邮件。此外还有两个途经可以查看过往活动:
- YouTube 直播有录像
- 本周末我们会把直播录像上传到 tuna.moe 上,也可以选择届时直接下载录像和转录文本。

祝好
喵喵

Yuankun Li <[email protected]> 于2025年12月23日周二 19:07写道:

> 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
>>>
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