RT @NousResearch: Vollständige Release Notes: github.com/NousResearch/herm… Aktualisieren mit 'hermes update
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RT @HuggingModels: Lernen Sie jotarojoestarmodelstar kennen: ein spezialisiertes KI-Modell, das mit über 850 Downloads an Popularität gewinnt. Dies ist nicht einfach nur ein weiteres generisches Modell. Es basiert auf der Qwen3.5-Architektur und bietet eine fokussierte Funktionalität, die von Entwicklern aktiv erforscht wird. Schauen wir uns an, was es so einzigartig macht.
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RT @OpenRouter: 🥷 Wir begrüßen ein neues Stealth-Modell auf OpenRouter: Elephant Alpha. Elephant ist ein Instant-Modell mit 100B Parametern, das die SOTA-Leistung ähnlicher Größenordnungen erreicht und gleichzeitig extrem tokeneffizient ist. Stark in der Code-Vervollständigung, beim Debugging, der Dokumentenverarbeitung und bei leichtgewichtigen Agenten.
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RT @_vmlops: GOOGLE HAT EINE GEHEIME WAFFE ZUR DATEIERKENNUNG ENTWICKELT. Sie haben sie jahrelang intern eingesetzt: Gmail, Drive, Safe Browsing, hunderte Milliarden Dateien jede Woche. Dann haben sie sie als Open Source veröffentlicht. Sie heißt Magika und sie deckt auf, was Dateien wirklich sind, nicht was sie vorgeben zu sein. Malware in „resume.pdf“ umbenennen? Magika durchschaut das. Ein Skript als Bild tarnen? Magika durchschaut das. Jeder Trick, den Angreifer mit Dateiendungen verwenden? Magika durchschaut das alles. KI, trainiert auf 100 Millionen Dateien. 200+ Inhaltstypen. 99 % Genauigkeit. 5 ms pro Datei. Ein einziger Befehl: pip install magika. Dasselbe Tool, das die Milliarden Nutzer von Google schützt, schützt jetzt auch deine. github.com/google/magika
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RT @testerlabor: Grok 5 wird derzeit am Supercomputer Colossus 2 trainiert. Grok 5 trainiert mit einem 6-Billionen-Parameter-Modell und einem wesentlich größeren 10-Billionen-Parameter-Modell. Video
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RT @JaydevTonde: Links : - Speculative Decoding in vLLM: Ein vollständiger Leitfaden für schnellere LLM-Inferenz : docs.jarvislabs.ai/blog/spec… - Der vollständige Leitfaden zur LLM-Quantisierung mit vLLM: Benchmarks & Best Practices : docs.jarvislabs.ai/blog/vllm… - Skalierung der LLM-Inferenz: Daten-, Pipeline- & Tensor-Parallelismus in vLLM : docs.jarvislabs.ai/blog/scal… - Expert Parallelism und Strategien für gemischten Parallelismus in vLLM : docs.jarvislabs.ai/blog/expe… - vLLM-Optimierungstechniken: 5 praktische Methoden zur Verbesserung der Performance : docs.jarvislabs.ai/blog/vllm…
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RT @TheAhmadOsman: MiniMax M2.7 zu Hause auf 4x DGX Sparks mit vLLM, das volle BF16-Gewichte bereitstellt, 200k Kontext, OpenCode, bei dem das Modell seine eigene Hardware überwacht und Thermik, Tokens/Sek., TTFT und andere Laufzeitstatistiken in Echtzeit meldet. Welche Benchmarks / Workflows / Dinge möchtet ihr als Nächstes sehen? Video MiniMax (offiziell) (@MiniMaxAI) Wir freuen uns, bekannt zu geben, dass MiniMax M2.7 jetzt offiziell Open Source ist. Mit SOTA-Performance in SWE-Pro (56,22 %) und Terminal Bench 2 (57,0 %). Ihr findet es jetzt auf Hugging Face. Viel Spaß! 🤗 huggingface: huggingface.co/MiniMaxAI/Min… Blog: minimax.io/news/minimax-m27-… MiniMax API: platform.minimax.io/ Community-Hinweis: Die Modellgewichte von MiniMax M2.7 sind öffentlich verfügbar, aber unter einer Lizenz, die eine kommerzielle Nutzung ohne Genehmigung untersagt. Dies entspricht nicht der Definition von Open Source der Open Source Initiative, welche die Erlaubnis zur kommerziellen Nutzung voraussetzt. Lizenz: huggingface.co/MiniMaxAI/Mini… OSI: opensource.org/osd — https://nitter.net/MiniMaxAI/status/2043132047397659000#m
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fly51fly (@fly51fly)
대규모 클래식 데이터를 처리하는 데서 양자적 우위가 지수적으로 나타날 수 있다는 연구가 소개되었다. California Institute of Technology, MIT, Google Quantum AI 연구진의 논문으로, 양자 컴퓨팅의 데이터 처리 성능 가능성을 제시한다.
Arint — SEO-KI Assistent
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