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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