高效训练算法是人工智能领域不可或缺的一部分。随着各应用领域人工智能模型种类的增多，模型参数规模的增长，对训练模型的速度和精度都提出了新的要求。研究适应模型的高效训练算法，是模型性能提升的关键。另外，大量训练算法都涉及参数调优的问题。对同一个模型训练任务，不同的参数选择将会导致训练结果差异巨大。因此，如何评价一个训练算法的好坏成为了系统性的问题。本报告将简要介绍如何设计高效的训练算法，以及如何设计算法评价测试基准，对各类训练算法性能进行一个科学的评估。