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O ForgeTrain, da Mianbi Intelligence, usa IA para criar uma estrutura de treinamento de última geração: 8 horas para alcançar o nível dos demais, 2 dias para superá-los
À medida que os ciclos de iteração de grandes modelos se reduzem a semanas, superar as restrições de poder de computação e as barreiras de engenharia tornou-se o principal desafio na IA. Em 27 de junho de 2026, a Mingshi Intelligence, em parceria com a comunidade de código aberto OpenBMB e a AGI BAR, organizou um evento aprofundado chamado “AI4AI Fermentation Night”. No evento, Li Yuxuan, líder técnico da AI Infra da Mingshi Intelligence, detalhou a estrutura de pré-treinamento de nível de produção exclusiva da empresa, o ForgeTrain, revelando a lógica e os avanços práticos por trás da mudança de paradigma da “IA criando IA”.
Li Yuxuan observou que, à medida que os retornos marginais provenientes de dados de internet de alta qualidade e do poder de computação diminuem, a abordagem tradicional de “acumular dados e computação” atingiu seus limites. A revolução industrial testemunhou “máquinas construindo máquinas”; a revolução da inteligência agora caminha em direção à “IA construindo IA”. O ForgeTrain valida esse caminho com um único ponto: usar IA para forjar, do zero, uma estrutura de treinamento especializada e adaptada a modelos e arquiteturas de hardware específicos, em vez de depender de pilhas de software de uso geral mantidas manualmente.
Em testes de desempenho, o ForgeTrain demonstrou notável eficiência de iteração. Por meio de um processo automatizado, ele igualou o desempenho da estrutura líder do setor, o Megatron-LM, em 8 horas e o superou consistentemente em 1,5 a 2 dias, alcançando um aumento na utilização computacional (MFU) de cerca de 8% a 10%. Essa capacidade foi aplicada com sucesso a modelos como o MiniCPM4-0,5B/8B e é compatível com várias plataformas de hardware, incluindo o H100 e o Huawei Ascend NPU.
O sucesso do ForgeTrain depende do que Li Yuxuan chama de “Processo de Otimização de Harness em Quatro Etapas”. Começando pelo estágio Anchor, que garante a consistência binária, o processo segue pela geração de funções básicas bit a bit, depois pelo sprint de desempenho “Surpass” após a remoção de restrições e, finalmente, entra no estágio Per-Op, que envolve a personalização profunda de cada operador. Todo o processo é conduzido inteiramente por IA, sem intervenção manual, transformando com sucesso a vantagem competitiva de anos da NVIDIA em um problema técnico que a IA pode resolver automaticamente.
Essa abordagem é resumida como “Forge Engineering” — um novo paradigma de engenharia para a era da IA. Li Yuxuan acredita que, no futuro, todos poderão personalizar seu próprio assistente de modelo, e o cenário de software passará por uma transformação massiva.
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