微调框架 Halo 发布：吞吐达 TRL 2.8 倍且内存更低
JosephJacks_ · x · 2026-09-22
开源后训练框架 Halo 正式发布，主打高效微调：
- 相比原生 TRL，吞吐最高提升 2.8 倍，峰值内存占用更低
- 模型保持原生 HuggingFace 格式，无需转换
- 配套发布两个 MoE 微调配方：LFM2.5-8B-A1B 与 LFM2-24B-A2B，附 GitHub cookbook 中的 SFT notebook（Liquid4All/cookbook，2.5k star）
对想在本地或低成本环境微调稀疏 MoE 模型的开发者是实用的开源选项。
所属事件:White Circle 开源后训练框架 Halo，吞吐达 TRL 2.8 倍(5 条相关)→
「编程与Agent」频道最新
- Foundation Capital:企业级 Agent 基建需要四大控制与为 AI 重建 Web — brucemacv · 2026-09-22
- Question's Gambit：检索前预处理让 GPT-5.5 深研成绩从 83.1% 升至 90.5% — omarsar0 · 2026-09-22
- 开发者开源 e-drums 接入 Ableton 工具，称可让 agent 适配任意电鼓 — _Dave__White_ · 2026-09-22
- Chollet：可以委托写码，永远不要委托理解 — round · 2026-09-22
- 开发者用 Jev 自动审核社交媒体帖子并开源 npm 包 modsure — RealDannyhvv · 2026-09-22
- TypeSafe 两级抽取级联:小模型初抽+验证器把关,成本仅推理模型零头 — TheMoonMidas · 2026-09-22