تقدم SLAI إطار عمل T-Rex للتدريب اللاحق الكامل المعلمات لعائلة نماذج DeepSeek-V4 على بنية Ascend SuperPOD الأساسية. يعالج النظام ضغط الذاكرة والعبء الإضافي للاتصال في نماذج MoE ذات التريليون معلمة من خلال التحسين الهرمي.
- يحقق 34.22% من استغلال عمليات الفلوب للنموذج (MFU)، وهو تحسن بنسبة 2.93 مرة مقارنة بالخط الأساسي مفتوح المصدر.
- يحدد سير عمل CPT وSFT لمهام بحوث العمليات باستخدام بيانات اصطناعية تم التحقق منها بواسطة محللات.
- يحقق النموذج المتخصص DeepSeek-V4-Flash درجة Pass@1 للصفرية Shot بنسبة 71.81%، متفوقًا على GPT-5.4-Mini بمقدار 3.98 نقطة مئوية.
توضح هذه العمل مسارًا فعالاً للتدريب اللاحق للنماذج المتطورة على عتاد Ascend وإنشاء قدرات متخصصة في المجال للاستدلال المعقد.