首页Mianbi Intelligence 的 ForgeTrain 利用人工智能打造新一代培训框架：8 小时赶上水平，2 天实现超越
随着大型模型的迭代周期缩短至数周，克服算力瓶颈和工程障碍已成为人工智能领域面临的核心挑战。2026年6月27日，明时智能联合OpenBMB开源社区和AGI BAR，共同举办了一场名为“AI4AI发酵之夜”的深度活动。 活动中，明时智能AI基础设施技术负责人李玉轩详细介绍了该公司自主研发的生产级预训练框架ForgeTrain，揭示了“AI制造AI”这一范式转变背后的逻辑及实践突破。
李玉轩指出，随着高质量互联网数据和算力的边际收益递减，传统的“堆数据、堆算力”模式已触及瓶颈。 工业革命实现了“机器制造机器”；而智能革命正朝着“AI制造AI”的方向迈进。ForgeTrain通过一个关键点验证了这一路径：利用AI从零开始打造专为特定模型和硬件架构量身定制的训练框架，而非依赖人工维护的通用软件栈。
在性能测试中，ForgeTrain 展现了卓越的迭代效率。通过自动化流程，它在 8 小时内就达到了业界领先框架 Megatron-LM 的性能水平，并在 1.5 至 2 天内持续超越后者，计算利用率（MFU）提升了约 8% 至 10%。 该能力已成功应用于 MiniCPM4-0.5B/8B 等模型，并兼容包括 H100 和华为 Ascend NPU 在内的多种硬件平台。
ForgeTrain的成功关键在于李玉轩所称的“四阶段调优流程”。 从锁定二进制一致性的“锚定”阶段开始，依次经历“逐位”基本函数生成、解除约束后的“超越”性能冲刺，最终进入对每个操作符进行深度定制的“逐操作”阶段。 整个过程完全由人工智能驱动，无需人工干预，成功地将英伟达多年积累的工程护城河转化为人工智能能够自动解耦的技术问题。
这一方法被概括为“Forge Engineering”——AI时代的一种全新工程范式。李玉轩认为，未来每个人都将能够定制自己的模型助手，软件格局也将发生巨大变革。
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