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VIDRAFT以推理型NPU預訓練語言模型
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AI 綜述
2026年10月15日，DEV Community 報道，VIDRAFT 僅使用第一代、僅供推理的 NPU，從零預訓練出 46M 參數的語言模型 VKORE-46M-NPU，全程毋須 GPU。在相同條件下，NPU 與 GPU 訓練的損失軌跡相關係數為 0.99，反映兩者訓練動態相近，但不代表訓練速度相同。模型權重及比較分析資料已在 Hugging Face 公開，訓練程式碼則未公開。
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最新進展10月15日 07:01
VIDRAFT 已公開模型權重及比較分析資料，但未公開訓練程式碼。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月15日
- DEV CommunityVIDRAFT 在僅供推理的 NPU 上從零預訓練 VKORE-46M-NPU，毋須 GPU
VIDRAFT 僅用第一代、僅供推理的 NPU，從零預訓練出 46M 參數的語言模型 VKORE-46M-NPU，全程毋須 GPU。在相同條件下，NPU 與 GPU 訓練的損失軌跡相關係數為 0.99，反映訓練動態相近，但不代表速度相同。模型權重及比較分析資料已在 Hugging Face 公開，訓練程式碼則未公開。
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