首頁Mianbi Intelligence 的 ForgeTrain 運用人工智慧打造次世代訓練框架：8 小時趕上水準，2 天超越對手
隨著大型模型的迭代週期縮短至數週，克服運算能力限制與工程障礙已成為人工智慧領域的關鍵挑戰。2026年6月27日，明時智能攜手 OpenBMB 開源社群與 AGI BAR，共同舉辦了一場名為「AI4AI 發酵之夜」的深度活動。 活動中，明智智能 AI 基礎設施技術負責人李玉軒詳細闡述了該公司自主研發的生產級預訓練框架「ForgeTrain」，揭示了「AI 製造 AI」這項範式轉變背後的邏輯與實務突破。
李玉軒指出，隨著高品質網路數據與運算能力的邊際效益遞減，傳統的「堆疊數據與運算」模式已觸及極限。 工業革命見證了「機器製造機器」；而智慧革命如今正邁向「AI 打造 AI」。ForgeTrain 透過一個關鍵點驗證了這條道路：利用 AI 從零開始打造專為特定模型和硬體架構量身訂製的訓練框架，而非依賴人工維護的通用軟體堆疊。
在效能測試中，ForgeTrain 展現了卓越的迭代效率。透過自動化流程，它在 8 小時內便達到業界領先框架 Megatron-LM 的效能水準，並在 1.5 至 2 天內持續超越該框架，使運算利用率（MFU）提升約 8% 至 10%。 這項能力已成功應用於 MiniCPM4-0.5B/8B 等模型，並相容於包括 H100 及華為 Ascend NPU 在內的各種硬體平台。
ForgeTrain 的成功關鍵在於李玉軒所稱的「四階段優化流程」。 從鎖定二進位一致性的「錨定（Anchor）」階段開始，接著進行「位元對位元（Bit-for-Bit）」基礎函數生成，隨後在移除限制後進入「超越（Surpass）」效能衝刺階段，最後進入「每運算元（Per-Op）」階段，對每個運算元進行深度客製化。 整個流程完全由 AI 驅動，無需人工干預，成功將 NVIDIA 多年累積的工程護城河轉化為 AI 可自動解耦的技術問題。
這種方法被總結為「Forge Engineering」——這是 AI 時代的一種全新工程範式。李玉軒相信，未來每個人都能為自己量身打造專屬的模型助理，而軟體生態將因此經歷一場巨大的變革。
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