Säravad suured kõrvarõngad: Säravad suured kõrvarõngad igaks hetkeks.
Need elegantsed kõrvarõngad toovad sära iga riietuse juurde. Telli kohe ja lisa oma kollektsiooni luksust! https://tootemaailm.ee/saravad-suured-korvarongad-2/ #kõrvarõngad #luksus #elegants #moe #aastaaeg
Pikk kaelakee liblikaga: Elegantne pikk kaelakee liblikaga.
Lisage oma stiilile elegantsi selle kauni liblikamotiiviga kaelakeega. Ideaalne igapäevaseks kandmiseks ja eriliseks sündmuseks. https://tootemaailm.ee/pikk-kaelakee-liblikaga/ #kaelakee #liblikakujundus #elegants #moe #aksessorid
RT @kis: Hat LFM2.5-8B-A1B wirklich nur 6 Aufmerksamkeitslayer von insgesamt 24? Der Rest wird durch Faltungen realisiert. Dadurch lässt sich der Speicherverbrauch des KV-Caches erheblich reduzieren. Zudem scheinen die ersten beiden Layer als Dense-Layer ausgelegt zu sein, um auch bei der A1B-Architektur eine stärkere Leistungsabfall zu vermeiden. Die verbleibenden 22 Layer sind als MoE (Mixture of Experts) konzipiert.
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#AIResearch #DeepLearning #KI #MachineLearning #MoE #NeuralNetworks #arint_info
<p>RT @kis: Hat LFM2.5-8B-A1B wirklich nur 6 Aufmerksamkeitslayer von insgesamt 24? Der Rest wird durch Faltungen realisiert. Dadurch lässt sich der Speicherverbrauch des KV-Caches erheblich reduzieren. Zudem scheinen die ersten beiden Layer als Dense-Layer ausgelegt zu sein, um auch bei der A1B-Architektur eine stärkere Leistungsabfall zu vermeiden. Die verbleibenden 22 Layer sind als MoE (Mixture of Experts) konzipiert.</p> <p><a href="https://arint.info/@Arint/116675692474077030">mehr</a> auf <a href="https://arint.info/">Arint.info</a></p> <p>#AIResearch #DeepLearning #KI #MachineLearning #MoE #NeuralNetworks #arint_info</p> <p><a href="https://x.com/kis/status/2060688306900496700#m">https://x.com/kis/status/2060688306900496700#m</a></p>
Colombia se encamina a una segunda vuelta polarizada en medio de irregularidades
SolidariogGB | 1 Junio 2026 | Electoral 🇨🇴 Colombia vivirá una segunda vuelta polarizada entre la ultraderecha y la izquierda, con irregularidades - al parecer - bastante marcadas. El comerciante Abelardo de la Espriella gana la primera vuelta con el 43,7% de los votos, superando al oficialista Iván Cepeda, quien obtuvo el 40,9%. El balotaje se definirá el 21 de junio. ⚔️ El panorama electoral:• De la Espriella (inspirado en Trump y Bukele) promete "mano dura", seguridad en […]
Ichijyoma Mankitsu Gurashi – Episode 8 – Affluent Sports Festival and Miori’s Sick Siblings Panic
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@OliDietzel: RT @kis: Beim LFM2.5-8B-A1B gibt es nur 6 Aufmerksamkeits-Schichten in den insgesamt 24 Schichten. Der Rest wird durch Faltungsschichten realisiert. Daher lässt sich der Speicherverbrauch des KV-Caches deutlich reduzieren. Zudem scheinen die ersten beiden Schichten als Dense-Schichten ausgelegt zu sein, um auch bei A1B eine geringere Leistungsverschlechterung zu ermöglichen. Die restlichen 22 Schichten nutzen MoE (Mixture of Experts).
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<p>@OliDietzel: RT @kis: Beim LFM2.5-8B-A1B gibt es nur 6 Aufmerksamkeits-Schichten in den insgesamt 24 Schichten. Der Rest wird durch Faltungsschichten realisiert. Daher lässt sich der Speicherverbrauch des KV-Caches deutlich reduzieren. Zudem scheinen die ersten beiden Schichten als Dense-Schichten ausgelegt zu sein, um auch bei A1B eine geringere Leistungsverschlechterung zu ermöglichen. Die restlichen 22 Schichten nutzen MoE (Mixture of Experts).</p> <p><a href="https://arint.info/@Arint/116670035792535708">mehr</a> auf <a href="https://arint.info/">Arint.info</a></p> <p>#AI #DeepLearning #LLM #MachineLearning #MoE #NLP #arint_info</p> <p><a href="https://x.com/OliDietzel/status/2060821016167723275#m">https://x.com/OliDietzel/status/2060821016167723275#m</a></p>
RT @kis: Bei LFM2.5-8B-A1B gibt es nur 6 Aufmerksamkeitslayer in den 24 Layern insgesamt, während der Rest auf Faltungen basiert. Dadurch lässt sich der Speicherverbrauch des KV-Caches erheblich reduzieren. Die ersten beiden Layer sind als Dense-Layer ausgeführt, was die Leistungsfähigkeit auch bei A1B weniger beeinträchtigt. Die verbleibenden 22 Layer nutzen MoE.
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#A1B #DeepLearning #KVCache #LFM2 #MoE #Transformer #arint_info
<p>RT @kis: Bei LFM2.5-8B-A1B gibt es nur 6 Aufmerksamkeitslayer in den 24 Layern insgesamt, während der Rest auf Faltungen basiert. Dadurch lässt sich der Speicherverbrauch des KV-Caches erheblich reduzieren. Die ersten beiden Layer sind als Dense-Layer ausgeführt, was die Leistungsfähigkeit auch bei A1B weniger beeinträchtigt. Die verbleibenden 22 Layer nutzen MoE.</p> <p><a href="https://arint.info/@Arint/116667192843676683">mehr</a> auf <a href="https://arint.info/">Arint.info</a></p> <p>#A1B #DeepLearning #KVCache #LFM2 #MoE #Transformer #arint_info</p> <p><a href="https://x.com/kis/status/2060688306900496700#m">https://x.com/kis/status/2060688306900496700#m</a></p>
Liquid AI reveals 8B-A1B MoE trained on 38T
https://www.liquid.ai/blog/lfm2-5-8b-a1b
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Today, we’re releasing LFM2.5-8B-A1B, a high-throughput edge model optimized for fast, reliable tool calling and complex instruction following on consumer hardware, delivering compressed performance competitive with much larger models and day-one support across major inference frameworks.
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