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清华MADSys与趋境科技发布KT-FT MoE微调框架
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AI 综述
2026年10月17日，清华大学MADSys实验室与趋境科技联合发布开源框架KTransformers-FineTune（简称KT-FT）。针对混合专家架构（MoE）大模型在微调过程中普遍面临的显存瓶颈问题，该框架采用了CPU与GPU协同计算范式，旨在充分利用异构计算资源实现MoE模型微调的显存优化与训练加速。目前该框架已正式开源。
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最新进展10月17日 12:57
清华MADSys实验室与趋境科技联合开源KT-FT框架，利用CPU/GPU协同加速MoE微调。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月17日
- AITNT · AI头条清华MADSys等推出KTransformers-FineTune，利用CPU/GPU协同加速MoE微调
清华大学 MADSys 实验室与趋境科技联合发布开源框架 KTransformers-FineTune（KT-FT），通过 CPU 与 GPU 协同计算范式解决 MoE 大模型微调中的显存瓶颈。
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当前热度 9·可比范围峰值 10（10月17日 13:00）·近 24 小时可比范围变化 –
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