» Etiket
machine-learning
32 yayınmetaljax: JAX'ı Apple Silicon GPU'larında Çalıştıran Metal Backend
metaljax, JAX kodunu Apple Silicon GPU'larında MLX üzerinden çalıştıran açık kaynak bir PJRT eklentisi; JAX test paketinin %98,4'ünü geçiyor.
Netflix GenRec: Özellik Mühendisliği Yerine LLM Tabanlı Sıralayıcı
Netflix'in GenRec'i, özellik mühendisliği yerine LLM tabanlı sıralama kullanarak daha az veriyle üretim performansına ulaşıyor.
LeRobot v0.6.0: Dünya Modelleri, Ödül Modelleri ve Yeni VLA'lar
LeRobot v0.6.0: dünya modeli politikaları, yeni VLA'lar, ödül modelleri API'si, altı benchmark ve daha hızlı veri işleme geliyor.
CommitBrief — terminalde yapay zekâ destekli kod incelemesi
Staged değişiklikleri, bir commit aralığını ya da bütün bir GitHub pull request'ini yerelde inceleyen sağlayıcı bağımsız CLI. Sıfır telemetri, sunucu yok. Açık kaynak, GPL-3.0.
commitbrief.comOlmoEarth Platformu: Jeo-uzamsal çıkarımı kıta ölçeğine taşıyor
Ai2'nin OlmoEarth Platformu, bölümlenmiş CPU/GPU boru hatları ve özel metadata indeksleme ile kıta ölçeğinde jeo-uzamsal AI çıkarımı çalıştırıyor.
Ölçekleme Yasaları: Kaplan'dan Chinchilla'ya, Aşırı Eğitime
LLM ölçekleme yasalarının Kaplan'dan Chinchilla'ya evrimi ve mühendislerin neden modelleri kasıtlı olarak aşırı eğittiği açıklanıyor.
Araştırma: LLM'lerin rol tanıma açığı saldırılara karşı temelden kırılgan
ICML araştırması, LLM'lerin rolleri etiket değil metin üslubuyla tanıdığını, bunun da temelden çözülemez bir güvenlik açığı yarattığını gösteriyor.
Her Şeyi Fine-Tune Etmeyin: Model Uyarlama Karar Çerçevesi
Fine-tuning tek seçenek değil: prompt engineering, RAG, ICL ve domain pre-training arasında doğru stratejiyi seçmek için karar çerçevesi.
Thinking Machines, Inkling Small ile Açık Kaynak AI Modelini Tanıttı
Thinking Machines, Inkling-Small modelini tanıttı. Daha küçük boyutla yüksek performans sunuyor.
LLM'lerin Kriptanaliz Yeteneğini Ölçme
Yeni benchmark, LLM'lerin kriptanaliz yeteneğini ölçüyor. Anthropic'in modeli yeni saldırılar keşfetti.
PyTorch'ta Profil Oluşturma (Bölüm 3): Dikkat Profilinizdir
PyTorch'ta dikkat mekanizmasını profil oluşturma ile ele alıyoruz. Performans iyileştirmeleri için in-place operasyonlar kullanıyoruz.