¿Hay personas que son recortadores de contenido técnico?

¿Hay alguien por ahí capaz e interesado en unirse al equipo de Midjourney para entrenar algunos modelos de texto de difusión? Realmente siento que podríamos hacer algo especial y cada vez estoy más tentado a intentarlo.

Veo al equipo de marketing de windsurf en esto.

GLiClass-V3: Una familia de modelos solo de codificación que igualan o superan a DeBERTa-v3-Large en precisión de cero disparos, mientras ofrecen hasta 50× más velocidad de inferencia. Diseño central: - Inferencia de paso único: No se necesita emparejamiento de codificadores cruzados. Un pase hacia adelante maneja todas las etiquetas. - Adaptadores LoRA: Ajustados en tareas lógicas (por ejemplo, Razonamiento Lógico Formal, QA de Sentido Común) para generalización simbólica sin olvido catastrófico. - Listo para el borde: gliclass-edge-v3.0 alcanza 97 ex/s en A6000, ideal para móvil e IoT. Variantes de GLiClass-V3 (gliclass-*): (Construido sobre DeBERTa, ModernBERT y Ettin para implementación en el borde) - large-v3.0: 70.0% avg F1 (mejor) - base-v3.0: 65.6% - modern-large: 60.8% - edge-v3.0: 48.7% (más rápido, basado en Ettin) - x-base: 57% F1 (EN), 42% (multilingüe) para una robusta generalización multilingüe de cero disparos. Referencias (cero disparos, sin ajuste fino): - CR, SST2, IMDb: ~0.93–0.94 F1 - Supera a GLiClass-v2 y codificadores cruzados (por ejemplo, DeBERTa-v3-Large, RoBERTa) - Escala a 128+ etiquetas con un aumento masivo de velocidad (DeBERTa-Large: 0.25 ex/s vs GLiClass: 82.6) Casos de uso: - Clasificación multietiqueta (por ejemplo, tema, sentimiento, spam) - Reordenamiento RAG - NLP seguro en el dispositivo. Construido sobre DeBERTa y ModernBERT. Totalmente de código abierto. pip install gliclass

las mejores prácticas de la era de los LLM de chat no solo están desactualizadas, sino que son activamente perjudiciales al construir agentes de codificación. notas de nuestra charla con @beyang, CTO de @Sourcegraph

@turbopuffer es la base de datos elegida por empresas como @cursor_ai @linear ¡Ven a aprender sobre lo que se necesita para construir una búsqueda vectorial a escala de mil millones en almacenamiento de objetos!

¡El sapo ha salido de la bolsa! 🛍🐸 Anunciando Toad - una interfaz universal para la codificación agente en la terminal

🇺🇸 Hoy es un día por el que hemos estado trabajando durante seis meses. Estamos anunciando el plan de acción de IA de América que nos pone en el camino hacia el dominio continuo de la IA. Los tres temas centrales: - Acelerar la innovación en IA - Construir infraestructura de IA americana - Liderar en diplomacia y seguridad internacional de IA. Es un documento largo (!) y te animo encarecidamente a que lo leas. Hay muchas acciones emocionantes aquí, pero una que me gusta mucho es el enfoque en el código abierto y los pesos abiertos y asegurarnos de que EE. UU. lidere en esta área crítica. Esto representa el trabajo de muchas, muchas personas, pero quiero destacar especialmente a @DavidSacks, @mkratsios47 y a la persona que ha dedicado más tiempo, esfuerzo y sudor en esto: @deanwball Personalmente, este es un esfuerzo del que estoy increíblemente orgulloso de haber formado parte y por el que me inscribí en este trabajo. Estoy seguro de que esto y los otros anuncios de hoy nos ponen en el camino hacia el dominio de la IA, como lo pidió el presidente Trump.

Cuanto más estoy desarrollando esta CLI de codificación, más me doy cuenta de que nunca podría haberme unido al equipo de Claude Code.

hasta que la IA pueda hacer que una mujer se enamore y desenamore de ellos, no estoy impresionado -revisa los registros ok, estoy impresionado