» Etiket
machinelearning
18 yayınISNAD: Çok Ajanlı LLM Sistemleri için Güven Katmanı
ISNAD, çok ajanlı LLM sistemlerinde bilgi doğrulama için yeni bir güven katmanı sunuyor.
Artık kendi sesiniz veya dilinizle 3.96M parametreli TTS'i ince ayar yapabilirsiniz
Kendi sesinizi veya dilinizi kullanarak 3.96M parametreli TTS'i ince ayar yapma imkanı sunuluyor.
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.
Yapay Zekam Neden Hızlı Çıkış Yapmamı İstedi?
Yapay zekanın projelerdeki erteleme baskısı ve hızlandırma isteği üzerine bir inceleme.
Thinking Machines'ın Inkling Modeli: Çok Modlu LLM
Thinking Machines, Inkling adlı çok modlu LLM modelini tanıttı. 1 trilyon parametre ve 1M bağlam penceresi ile mühendisler için yeni fırsatlar sunuyor.