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​字节跳动ByteBrain团队提出秒级推理强化学习VMR系统307年,新亭对泣:我们太难了!

hqy hqy 发表于2025-06-10 浏览8 评论0

今日,字节跳动技术团队微信公众号发文称,字节跳动ByteBrain团队主导,联合UC Merced和UC Berkeley提出了VMR²L,研发了一套基于深度强化学习的VMR系统,在保持近似最优性能的同时,将推理时间压缩至1.1秒,成功实现系统性能与工业可部署性的统一。本工作已在系统顶会EuroSys25发表。本文两位共同一作是字节跳动ByteBrain团队的实习生,研究聚焦于长期被忽视但至关重要的虚拟机重调度(VMR)问题。VMR指的是在已有资源使用状态下,通过迁移部分已部署的VM来重组资源、降低碎片、提升整体资源利用率。

字节跳动ByteBrain团队提出秒级推理强化学习VMR系统告别平庸最快的方式:《学会思考》

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字节跳动ByteBrain团队提出秒级推理强化学习VMR系统告别平庸最快的方式:《学会思考》

hqy hqy 发表于2025-06-10 浏览9 评论0

新榜讯 6月5日,字节跳动技术团队通过微信公众号发布消息。由字节跳动ByteBrain团队牵头,联合美国加州大学默塞德分校(UC Merced)和加州大学伯克利分校(UC Berkeley)提出了VMR²L,并研发出一套基于深度强化学习的VMR系统。该系统在保持近似最优性能的情况下,将推理时间大幅压缩至1.1秒,成功达成了系统性能与工业可部署性的统一。此项研究成果已在系统领域顶级会议EuroSys25上发表。值得一提的是,论文的两位共同一作均为字节跳动ByteBrain团队的实习生,他们的研究聚焦于长期以来被忽视却极为关键的虚拟机重调度(VMR)问题。

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乌拉特中旗协合风力发电申请基于强化学习的偏航桨距复合控制参数自寻优方法专利 有效提升风力发电机组的动态响应性能

hqy hqy 发表于2025-06-10 浏览5 评论0

本文源自:金融界

金融界2025年6月7日消息,国家知识产权局信息显示,乌拉特中旗协合风力发电有限公司申请一项名为“一种基于强化学习的偏航桨距复合控制参数自寻优方法”的专利,公开号CN120100629A,申请日期为2025年03月。