Ce pot să fac cu Discover
discoveryBanners
Subiecte populare
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
Hosico
Hosico+4,59 %
USELESS
USELESS+27,15 %
IKUN
IKUN+22,25 %
gib
gib+23,64 %
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
Bonk
Bonk+1,93 %
ALON
ALON+3,23 %
LAUNCHCOIN
LAUNCHCOIN-0,24 %
GOONC
GOONC-4,72 %
KLED
KLED+53,52 %
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
BOOP
BOOP+0,19 %
Boopa
Boopa+2,66 %
PORK
PORK+6,45 %
header
008B48
008B48
008B481 oct., 21:58
Pe scurt, @LiquidAI_ LFM2-Audio-1.5: - atât text, cât și audio în - atât text, cât și ieșire audio - 1.5B -> rulează local - licență cu greutate deschisă
5,22K
008B48
008B4823 sept. 2025
Continuăm să extindem seria noastră @LiquidAI_ LFM2 de modele de limbaj super eficiente cu LFM2-2.6B
2,67K
008B48
008B4817 sept. 2025
Am antrenat modelul nostru @LiquidAI_ LFM2-350M cu 1400x dincolo de "calcul optim" > Legile de scalare Chinchilla: ~20 de jetoane per param > LFM2-350M: ~28.000 de jetoane per param (de 1400 ori mai mult) De ce? Pentru că Chinchilla se referă doar la calculul de antrenament, în timp ce ne pasă de costul inferenței
3,27K