Comments
Opmerkingen
Deze praktische tutorial laat zien hoe je machine learning workflows bouwt en versnelt met NVIDIA cuML en RAPIDS. Het behandelt GPU-omgevingsconfiguratie, zero-code scikit-learn versnelling met cuml.accel, performance benchmarking voor belangrijke ML-algoritmen, manifold learning met UMAP en HDBSCAN, tree-model inference met FIL en model explainability met GPU-versnelde SHAP.
Cognition, het bedrijf achter de Devin coding agent, heeft SWE-2 uitgebracht, zijn meest capabele coderingmodel tot nu toe. SWE-2 is post-trained met reinforcement learning van Kimi K3, het 2.8T-parameter open model van Moonshot AI. Cognition rapporteert een score van 50,0% op FrontierCode 1.1 Main, binnen 1 punt van Fable 5.1 tegen 64% lagere kosten. Het is ook […] Het bericht 'Cognition Releases SWE-2: A Kimi K3 Post-Trained Coding Model That Matches Fable 5.1 on FrontierCode at 64% Lower Cost' verscheen eerst op MarkTechPost.
Comments
Comments
Comments
Het Fly Language Model (FLM) stuurt alle 166.700 behouden neuronen en 25,6 miljoen verbindingen van het MaleCNS fruitvlieg-connectoom aan met token embeddings, en voegt vervolgens een kleine getrainde correctie toe aan een bevroren LLM2.5-1.2B-Instruct backbone. Slechts 278.528 parameters worden getraind. De bijbehorende preprint rapporteert een verbetering van 0,0222 nat per token ten opzichte van de backbone, maar een parameterovereenkomend controlemodel zonder de graph presteert in elke seed iets beter. We breken de architectuur, de vier controles en de 0,6 per token uiteen
Opmerkingen
Comments
Opmerkingen
Comments
Comments
Een echt Weave-project dat drie OpenAI-modellen regression-test tegen het exacte antwoordformaat waarvan je app afhankelijk is. Het bericht Één hoofdletter verbreekt stilletjes mijn AI-support bot, en het zat niet in het nieuwe model verscheen eerst op Towards Data Science.