laowu, laowu的文章

很久以前，我以为分布式训练就是多拉几块显卡跑个`torch.distributed.launch`的事。直到第一次被现实抽了耳光——4张V100，模型没跑几步，GPU利用率从97%掉到35%，然后稳定在垃圾水平。那感觉，就像你兴致勃勃开了家...

先抛一个让人不舒服的事实：联邦学习被吹了五年，真正跑通商业化的，没几家。不是技术不行，是大家根本没想清楚怎么用。这年头，搞技术的人喜欢自嗨，搞商务的人喜欢蹭热点，所以联邦学习变成了一个PPT热词。 但是——话说回来，联邦学习确实踩在了一个关...

说实话，我见过太多团队把迁移学习当成“下载一个预训练模型，跑一下微调”。三个月后，他们带着十几张loss曲线截图来找我，问为什么效果还不如从头训练的baseline。我能怎么办？只能把底层机制重新拆一遍。 一、迁移学习的核心不是“复用”，而...

说实话，两年前有人跟我说强化学习会直接影响国家供应链安全，我大概率会觉得他疯了。但今天，当你看到全球头部物流公司用RL把调度成本砍掉30%，你还坐得住吗？这不是科幻，这是正在发生的现实。 为什么是现在？三个字：算力够。数据多。场景熟。过去强...

说实在的，我很少写这类文章。因为无监督学习总被包装成“一键发现数据奥义”的神器，但实际上，它更像是把一堆乱七八糟的东西扔进黑箱，然后祈祷出来的是金子。但祈祷没用，得拆开看。 一、监督学习是作弊，无监督才是硬核 监督学习有个原罪：它需要标签。...

监督学习这词，这两年被各路大厂和PPT创业者都快念烂了。但说实话，真正靠它赚到钱的企业，掰着手指头数得过来。别急着反驳——看看财报，看看现金流，看看谁在偷偷砍预算。你信吗？全球供应链最混乱的这几年，每个老板嘴上说AI赋能，背地里却在求着数据...