在模型效果验证中，基于MTT S5000集群训练出的模型在多项权威评测任务中的关键指标，与国际主流GPU训练结果保持一致。在模型精度方面，训练过程的损失函数曲线与国际主流结果高度重合，相对误差小于0.62%。在训练效率上，据悉，从64卡扩展至1024卡时，该系统实现了90%以上的线性扩展效率，显示出良好的大规模扩展能力。（袁宁） ...

随着具身智能成为人工智能的下一个战略高地，底层算力底座的自主可控显得尤为关键。近日，摩尔线程联合北京智源人工智能研究院（以下简称：智源）基于FlagOS-Robo框架，依托MTTS5000千卡智算集群，成功完成智源自研具 ...