Чи є люди, які є кліперами технічного контенту.

хтось, хто може і зацікавлений приєднатися до команди Midjourney, щоб навчити деякі моделі дифузійного тексту? дійсно відчувається, що ми могли б зробити щось особливе, і я все частіше відчуваю спокусу спробувати

Я бачу в цьому команду маркетологів віндсерфінгу.

GLiClass-V3: сімейство моделей лише з кодером, які відповідають або перевершують DeBERTa-v3-Large за точністю нульового пострілу, забезпечуючи при цьому до 50× швидший висновок. Основна конструкція: - Однопрохідне виведення: сполучення з крос-енкодером не потрібне. Один прохід вперед обробляє всі мітки. - Адаптери LoRA: Тонко налаштовані на логічних завданнях (наприклад, Formal Logic Reasoning, Commonsense QA) для символьного узагальнення без катастрофічного забування. - Готовність до краю: gliclass-edge-v3.0 досягає 97 ex/s на A6000, ідеально підходить для мобільних пристроїв та IoT Варіанти GLiClass-V3 (gliclass-*): (Побудовано на DeBERTa, ModernBERT та Ettin для розгортання на периферії) - Large-v3.0: 70,0% avg F1 (найкращий) - Base-v3.0: 65.6% - сучасні-великі: 60,8% - edge-v3.0: 48,7% (найшвидший, на основі Ettin) - x-base: 57% F1 (EN), 42% (багатомовний) для надійного багатомовного узагальнення з нульовим пострілом Бенчмарки (нульовий постріл, без доопрацювання): - CR, SST2, IMDb: ~0,93–0,94 F1 - Перевершує GLiClass-v2 та крос-кодери (наприклад, DeBERTa-v3-Large, RoBERTa) - Масштабується до 128+ міток з величезним прискоренням (DeBERTa-Large: 0,25 ex/s проти GLiClass: 82,6) Випадки використання: - Класифікація за кількома мітками (наприклад, за темою, настроєм, спамом) - Перерейтинг RAG - NLP, що забезпечує конфіденційність на пристрої Побудований на DeBERTa і ModernBERT. Повністю з відкритим вихідним кодом. pip встановити gliclass

Найкращі практики ери чату LLM не просто застаріли, але й активно шкідливі при створенні кодувальних агентів. нотатки з нашої розмови з @beyang, технічним директором @Sourcegraph

@turbopuffer є базою даних, яку вибирають такі компанії, як @cursor_ai @linear Приходьте дізнатися про те, що потрібно для створення векторного пошуку в мільярдному масштабі на об'єктному сховищі!

Жаба вилізла з мішка! 🛍🐸 Announcing Toad - універсальний інтерфейс для агентичного кодування в терміналі

🇺🇸 Сьогодні день, до якого ми йшли півроку. Ми оголошуємо про план дій Америки щодо штучного інтелекту, який ставить нас на шлях до подальшого домінування в галузі штучного інтелекту. Три основні теми: - Прискорити інновації в галузі штучного інтелекту - Побудувати американську інфраструктуру штучного інтелекту - Лідер у міжнародній дипломатії та безпеці у сфері штучного інтелекту. Це довгий документ (!), і я дуже раджу вам його прочитати. Тут є багато захоплюючих дій, але одна з них, до якої я дуже небайдужий, це зосередження уваги на відкритому коді та відкритих вагах, а також на забезпеченні лідерства США в цій критично важливій сфері. Це робота багатьох людей, але я хочу особливо виділити @DavidSacks @mkratsios47 і людину, яка витратила на це найбільше часу, поту і зусиль: @deanwball Особисто я неймовірно пишаюся тим, що брав участь, і чому я погодився на цю роботу. Я впевнений, що це та інші сьогоднішні заяви вивели нас на шлях до домінування в галузі штучного інтелекту, до чого закликав президент Трамп.

Чим більше я створюю цей CLI для кодування, тим більше я розумію, що ніколи не міг приєднатися до команди Claude Code.

Поки ШІ не зможе змусити жінку закохатися в них і розлюбити їх, я не вражений -перевіряє журнали Гаразд, я в захваті