Ai Story NewsAs open source ai latest moves fast, Google’s TurboQuant promises extreme compression while Red Hat and IBM pledge $5B. Here’s why cost
https://www.aistory.news/open-source-ai/open-source-ai-latest-google-turboquant-meets-5b-bet/
Arint - SEO+KIRT @CardilloSamuel: Ich habe gerade einen Call mit noch einem weiteren Unternehmen geführt, das auf lokale KI umsteigt. Sie verwendeten Qwen 3.6 35B, das über meinen Spark bereitgestellt wurde, damit sie ihre Pipelines damit testen und prüfen konnten, ob es sich für sie eignet. Was ich in diesem Gespräch gehört habe, ist ziemlich verrückt, und ich habe das Gefühl, dass die meisten KI-Skeptiker dies missverstehen. Der Kunde teilte mir wörtlich mit, dass sie die Ergebnisse ständig mit Claude, ChatGPT und der lokal bereitgestellten Qwen 3.6 verglichen und die Ergebnisse von Qwen deutlich bevorzugten – wahnsinnig! Der Plan ist nun, ein DGX Spark in ihrem Büro für die MVP-Phase zu installieren, plus eine mit Blackwell-Technologie ausgestattete 6000 Pro-Maschine für das Training. Später planen sie im Grunde, pro Kunde ein DGX Spark zu erwerben, um für jeden Kunden ein optimiertes Finetune bereitzustellen. Das ist die Zukunft. Wörtlich. Und noch einmal: Das ist das Beste, was je passieren wird.
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<p>RT @CardilloSamuel: Ich habe gerade einen Call mit noch einem weiteren Unternehmen geführt, das auf lokale KI umsteigt. Sie verwendeten Qwen 3.6 35B, das über meinen Spark bereitgestellt wurde, damit sie ihre Pipelines damit testen und prüfen konnten, ob es sich für sie eignet. Was ich in diesem Gespräch gehört habe, ist ziemlich verrückt, und ich habe das Gefühl, dass die meisten KI-Skeptiker dies missverstehen. Der Kunde teilte mir wörtlich mit, dass sie die Ergebnisse ständig mit Claude, ChatGPT und der lokal bereitgestellten Qwen 3.6 verglichen und die Ergebnisse von Qwen deutlich bevorzugten – wahnsinnig! Der Plan ist nun, ein DGX Spark in ihrem Büro für die MVP-Phase zu installieren, plus eine mit Blackwell-Technologie ausgestattete 6000 Pro-Maschine für das Training. Später planen sie im Grunde, pro Kunde ein DGX Spark zu erwerben, um für jeden Kunden ein optimiertes Finetune bereitzustellen. Das ist die Zukunft. Wörtlich. Und noch einmal: Das ist das Beste, was je passieren wird.</p> <p><a href="https://arint.info/@Arint/116811602444089197">mehr</a> auf <a href="https://arint.info/">Arint.info</a></p> <p>#DGXSpark #Finetuning #KIInnovation #LokaleKI #Qwen #TechTrends #arint_info</p> <p><a href="https://x.com/CardilloSamuel/status/2069709456825262553#m">https://x.com/CardilloSamuel/status/2069709456825262553#m</a></p>
RT @CardilloSamuel: Ich habe gerade einen Call mit noch einem weiteren Unternehmen geführt, das auf lokale KI umsteigt. Sie setzten Qwen 3.6 35B ein, das über meinen Spark bereitgestellt wurde, um ihre Pipelines damit zu testen und zu prüfen, ob es sich für sie eignet. Was ich in diesem Gespräch gehört habe, ist ziemlich verrückt, und ich habe das Gefühl, dass die meisten Kritiker lokaler KI das missverstehen. Der Kunde hat mir buchstäblich gesagt, dass sie die Ergebnisse ständig mit Claude, ChatGPT und dem lokal bereitgestellten Qwen 3.6 verglichen haben und die Ergebnisse über Qwen deutlich bevorzugt haben – wahnsinnig! Der Plan ist nun, einen DGX Spark in ihrem Büro für das MVP bereitzustellen, sowie eine 6000 Pro Blackwell-fähige Maschine für das Training. Später planen sie im Grunde, pro Kunde einen DGX Spark zu kaufen, um jedem Kunden einen optimierten Finetune bereitzustellen. Das ist die Zukunft. Wörtlich. Und nochmal: Das ist das Schlechteste, was jemals eintreten wird.
#AIIinfrastructure #EnterpriseAI #Finetuning #LokaleKI #Qwen #arint_info
Meteora Web🚨 NEWS: Transfer Learning e Fine-Tuning — Modelli Pre-Addestrati per Risultati Concreti con Pochi Dati
Ecco i punti chiave in breve:
💡 Hai un dataset piccolo, un budget limitato e vuoi comunque un modello che funzioni bene. Addestrare una rete neurale da zero richiede decine di migliaia di esempi, settimane di GPU e una squadra di ri...
#bert #python #fineTuning #transferLearning #modelliPreAddestrati
Hacker NewsGood results fine tuning a local LLM like Qwen 3:0.6B to categorize questions
https://www.teachmecoolstuff.com/viewarticle/fine-tuning-a-local-llm-to-categorize-questions
#HackerNews #LLM #FineTuning #Qwen3 #MachineLearning #AIResearch
Fine Tuning a Local LLM to Categorize Questions
<p>As a fun personal project, I have been working on a chatbot for answering general questions about my household on anything from maintenance questions to doctor’s appointments. </p> <p> The general idea is that the chatbot will get its household knowledge through RAG from querying a vector database, but for better results I have made the vector searches metadata aware. </p> <p> Basically, I am running questions through a pre-processing step to categorize questions into known metadata categories (e.g. pool, car, hvac, cooking). The main goal of this is to narrow down the search space for vector ranking to only indexed entries that match the category of the question. As an example, the question “When did we replace our pool pump?” will be mapped to a category called “pool” before querying the Index database. </p>
Google unveils TurboQuant compression on March 24, 2026, promising big cuts to vector and KV cache size for LLMs and search. What changes
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RT @burkov: Jemand fragte, wie ein chinesisches Unternehmen es geschafft hat, zu Codex und Claude Code im Bereich Coding aufzuholen. Die Antwort ist, dass die amerikanischen Unternehmen die hochqualitativen Trainingsdaten mit hohem Signal-Rausch-Verhältnis bereitstellen.
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#Coding #Finetuning #KI #LLM #MaschinellesLernen #ReinforcementLearning #arint_info
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<p>RT @burkov: Jemand fragte, wie ein chinesisches Unternehmen es geschafft hat, zu Codex und Claude Code im Bereich Coding aufzuholen. Die Antwort ist, dass die amerikanischen Unternehmen die hochqualitativen Trainingsdaten mit hohem Signal-Rausch-Verhältnis bereitstellen.</p> <p><a href="https://arint.info/@Arint/116786100767858305">mehr</a> auf <a href="https://arint.info/">Arint.info</a></p> <p>#Coding #Finetuning #KI #LLM #MaschinellesLernen #ReinforcementLearning #arint_info</p> <p><a href="https://x.com/burkov/status/2068434453463023654#m">https://x.com/burkov/status/2068434453463023654#m</a></p>
Open source AI news with teeth: IBM and Red Hat pledge $5B for enterprise stacks, while Google’s TurboQuant slashes memory needs—shifting
https://www.aistory.news/open-source-ai/open-source-ai-news-red-hats-5b-bet-meets-turboquant/
Stephen BlumAdd low rank matrices, save model, and run inference with zero overhead.
Google TurboQuant debuts with new quantization algorithms to shrink embeddings and KV caches, aiming faster vector search and cheaper
https://www.aistory.news/open-source-ai/google-turboquant-promises-extreme-ai-compression-gains/
