» Etiket
machinelearning
63 yayınLLM Değerlendiricileri Diller Arasında Taraflıdır
LLM değerlendiricilerinin çok dilli ortamda taraflı olduğu ve düşük kaynaklı dillerin daha yüksek puanlar aldığı gösterilmiştir.
Kimi K3'ün Gerçek Maliyeti: $15 Çıktı Fiyatı Yetersiz
Kimi K3'ün fiyatlandırması ve parametre kullanımı üzerine detaylı bir inceleme.
AdaMAST: LLM Ajanlarını Geliştirmek için Adaptif Hata Taksonomileri
AdaMAST, LLM ajanlarının başarısızlıklarını analiz eden ve iyileştiren bir taksonomi sistemidir.
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.comWISP: Tüketici Donanımında 744B+ Parametreli MoE Modelleri İçin CUDA Motoru
WISP, 744B+ parametreli MoE modellerini tüketici donanımında akış halinde çalıştırmak için geliştirilmiş bir CUDA motorudur.
Genel Amaçlı Robot Politikalarını Değerlendirme Yöntemleri
Robot politikalarının değerlendirilmesinde karşılaşılan zorluklar ve RoboLab çözümü hakkında bilgi edinin.
Grabette: Robot Manipülasyon Verilerini Kaydetmek İçin Açık Sistem
Grabette, robot manipülasyon verilerini hızlıca kaydetmek için açık bir sistemdir. Kullanıcılar, sadece bir gripper ile robot verisi toplayabilir.
LFM2.5-Encoder: Hızlı Uzun Bağlam Çıkarımı için Yeni Modeller
Hugging Face'te yayınlanan LFM2.5-Encoders, uzun bağlam çıkarımı için CPU üzerinde hızlı performans sunuyor.
LLM Yargıcının Anatomisi: Model Yazar, Yargıç Ölçer
Bir LLM yargıcının nasıl çalıştığını ve mühendisler için önemini keşfedin.
Otonom AI İhlalleri: Hugging Face Olayından Çıkarılan Dersler
Hugging Face, otonom AI ajanları tarafından gerçekleştirilen bir ihlali açıkladı. Bu olayın mühendisler için önemi nedir?
Harvey LAB-AA: Gerçek Dünya Hukuki İşlerde AI Ajanlarının Değerlendirilmesi
Harvey LAB-AA, AI modellerinin gerçek dünya hukuki görevlerdeki performansını değerlendiriyor. Sonuçlar mühendisler için önemli bilgiler sunuyor.