giới thiệu Ariana - IDE hợp tác dựa trên Claude Code - quản lý công việc với nhóm của bạn - giao cho nhiều tác nhân lập trình với máy và nhánh riêng của họ - xem xét cùng nhóm của bạn - các tác nhân hợp nhất cho bạn nhận xét "Muộn còn hơn không" để sớm có bản dựng

chạy một số khối lượng công việc trên torchtitan với cấu hình mặc định, 23% mfu, thay đổi một chút cấu hình, bật biên dịch và linh hoạt, tăng kích thước lô một chút --> 58% mfu. Tôi ước chúng ta có cấu hình mặc định hiệu suất cao hơn trong hệ sinh thái torch.

mục tiêu của @PrimeIntellect là như nhau, họ chỉ không muốn được tập trung hay đặt ở cùng một chỗ.

Dân chủ hóa quyền truy cập vào tính toán là một trong những sứ mệnh cốt lõi của @PrimeIntellect

Tôi có xu hướng nói rằng *hệ thống* RL bên trong OpenAI là AGI hơn là bất kỳ điểm kiểm tra mô hình cố định nào xuất phát từ nó.

Tôi nhận ra tại sự kiện ở Berlin rằng có rất nhiều người trẻ tài năng và đầy tham vọng ở châu Âu. Chỉ có (hầu như) không có công ty truyền cảm hứng nào để xây dựng tương lai cũng như không có quỹ đầu tư mạo hiểm nào dám cho họ một cơ hội. Không có gì ngạc nhiên khi mọi người đều muốn đến sf|

Open AI sẽ được nhớ đến như một trong những công ty truyền cảm hứng nhất mọi thời đại.

Tôi không thấy lý do gì để mã nguồn xác định kích thước lô ở mức độ từng GPU. Điều này có nghĩa là cần phải thay đổi tham số kích thước lô một cách thủ công khi tăng/giảm quy mô thí nghiệm. Tôi đoán điều này đã được thực hiện trong mã nguồn mà không có tích lũy gradient?

Chúng ta nên lo lắng hơn về việc thinky tuyển dụng tất cả những người làm pytorch hơn là zuck săn lùng từ open ai.

Nếu bạn đang ở ICML và quan tâm đến suy diễn có thể xác minh, hãy chắc chắn ghé qua poster của chúng tôi! Chúng tôi sẽ trình bày TOPLOC, một phương pháp băm kích hoạt hiệu quả hoạt động trong nhiều cài đặt khác nhau, ví dụ như chuyển đổi các thiết lập suy diễn hoặc thậm chí là các mô hình. Ngày 16 tháng 7, 4:30 chiều, E-1106