Команда Dots Infra из Xiaohongshu открыла исходный код BigMac — парадигмы параллельного обучения с использованием конвейера для мультимодальных больших языковых моделей (LLM). Она встраивает вычисления кодировщика и генератора в оптимизированный график работы LLM, устраняя компромисс между скоростью вычислений и использованием памяти. При решении задач на понимание BigMac обеспечивает ускорение в 1,08–1,9 раза по сравнению с базовыми моделями при стабильном использовании памяти; при решении задач на генерацию он позволяет избежать нехватки памяти (OOM) и обеспечивает ускорение в 1,5–1,9 раза.