一、版本发布背景与核心目标 在人工智能模型开发领域，开发者面临三大核心痛点：模型兼容性不足导致训练框架需频繁调整、训练过程不稳定影响模型收敛质量、分布式训练效率低制约大规模模型落地。MFTCoder 作为一款……
版本升级背景：从效率到稳定性的全面进化 在深度学习模型开发领域，模型规模扩大、训练数据增长以及分布式训练需求激增，已成为开发者面临的核心挑战。MFTCoder 作为一款专注于多模态模型训练与优化的开源框架，始……
一、版本升级背景：技术演进与开发者需求驱动 随着大模型技术的快速发展，开发者对框架的灵活性、训练效率及稳定性提出了更高要求。MFTCoder 作为一款专注于多模态与大规模模型训练的开源框架，始终以“降低技术门……
