✅7月11日（周六）上午10点，青稞Talk 第136期，PithTrain 作者赖睿航和康浩将做客青稞社区直播间，系统讲解《PithTrain：Agent 时代的 MoE 训练框架设计》。

赖睿航是美国卡内基梅隆大学计算机科学系四年级博士研究生，师从陈天奇教授和 Todd Mowry 教授。研究方向包括机器学习编译器、大语言模型训练与推理系统，以及机器学习系统。现任 Apache TVM 项目 Project Management Committee（PMC）成员。

康浩是卡内基梅隆大学即将入学的计算机博士生，由熊辰炎教授和陈天奇教授共同指导。他的研究聚焦于大语言模型训练，关注包括硬件对齐架构与底层训练系统。

PithTrain：Agent 时代的 MoE 训练框架设计

1、MoE 训练框架与 Agent 的适配鸿沟
2、Agent-Task Efficiency（ATE）：Agent 完成任务所需成本
3、PithTrain 框架设计：四条 Agent-Native 原则
4、ATE-Bench 评估基准与测试
5、AMA （Ask Me Anything）环节

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