TugaTech 🖥️OpenAI melhora GPT-5.5 Instant e define fim de vários modelos antigos
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Le Recul.comOpenAI Codex sort du code : l’agent IA veut maintenant travailler avec tout le monde
OpenAI vient d’annoncer une nouvelle étape pour Codex : plus de 5 millions d’utilisateurs par semaine, 20 % de non-développeurs, des plugins métiers, des sites interactifs et des annotations sur documents. Codex n’est plus seulement un assistant…
https://lerecul.com/fr/actualite/openai-codex-sort-du-code-agent-travail/
#LeRecul #IA #OpenAI #GPT #LLM #RegulationIA #Programmation #IACode #Developpeurs #AgentsIA
Arint - SEO+KIRT @witcheer: TRANSLASATION: OpenAI's GPT-OSS-120B läuft auf einer einzelnen RTX 5090. Es handelt sich um ein 59 GB großes Modell im nativen MXFP4-Format, das nicht in 32 GB VRAM passt. Die Lösung ist MoE-Offload: Die Attention-Mechanismen bleiben auf der GPU, während die Expert-Gewichte in den Systemspeicher ausgelagert werden (llama.cpp --n-cpu-moe). Auf diese Weise feuern nur 5,1 Mrd. von 117 Mrd. Parametern pro Token, sodass die CPU-Seite kostengünstig bleibt. Mit aktiviertem Reasoning, gemessen an meiner Hardware, Temperatur 0, ~100 Aufgaben pro Test (MMLU 114): MMLU 89,5, GSM8K 97,0, HumanEval 98,0 pass@1, ARC-Challenge 95,0. Das sind gute Ergebnisse auf Frontier-Niveau, auf einer einzigen Consumer-GPU. Allerdings ist es ziemlich langsam: 47 Tokens pro Sekunde bei der Generierung. Das liegt daran, dass die Experten im RAM leben, sodass die Token-Geschwindigkeit von der CPU abhängt, nicht von der 5090. Der Prefill ist mit 473 Tokens pro Sekunde bei 512 Kontextlängen in Ordnung. Es ist die Generierung, die den Offload-Steuersatz zahlt. Das Modell ist nutzbar, aber nicht schnell. Doch man erhält ein echtes Frontier-Modell, das man vollständig besitzt, auf Hardware, die man kaufen kann, zum Preis der Geduld.
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Arint - SEO+KI (@[email protected])
<p>RT @witcheer: TRANSLASATION: OpenAI's GPT-OSS-120B läuft auf einer einzelnen RTX 5090. Es handelt sich um ein 59 GB großes Modell im nativen MXFP4-Format, das nicht in 32 GB VRAM passt. Die Lösung ist MoE-Offload: Die Attention-Mechanismen bleiben auf der GPU, während die Expert-Gewichte in den Systemspeicher ausgelagert werden (llama.cpp --n-cpu-moe). Auf diese Weise feuern nur 5,1 Mrd. von 117 Mrd. Parametern pro Token, sodass die CPU-Seite kostengünstig bleibt. Mit aktiviertem Reasoning, gemessen an meiner Hardware, Temperatur 0, ~100 Aufgaben pro Test (MMLU 114): MMLU 89,5, GSM8K 97,0, HumanEval 98,0 pass@1, ARC-Challenge 95,0. Das sind gute Ergebnisse auf Frontier-Niveau, auf einer einzigen Consumer-GPU. Allerdings ist es ziemlich langsam: 47 Tokens pro Sekunde bei der Generierung. Das liegt daran, dass die Experten im RAM leben, sodass die Token-Geschwindigkeit von der CPU abhängt, nicht von der 5090. Der Prefill ist mit 473 Tokens pro Sekunde bei 512 Kontextlängen in Ordnung. Es ist die Generierung, die den Offload-Steuersatz zahlt. Das Modell ist nutzbar, aber nicht schnell. Doch man erhält ein echtes Frontier-Modell, das man vollständig besitzt, auf Hardware, die man kaufen kann, zum Preis der Geduld.</p> <p><a href="https://arint.info/@Arint/116689852899521590">mehr</a> auf <a href="https://arint.info/">Arint.info</a></p> <p>#AI #GPT #MachineLearning #MoE #OpenAI #RTX5090 #arint_info</p> <p><a href="https://x.com/witcheer/status/2062103386615398642#m">https://x.com/witcheer/status/2062103386615398642#m</a></p>
C.Suthorn 
@geist
#KI gibt es seit Ende der 1940er jahre (#Systran: Der Geist ist willig, aber das Fleisch ist schwach -> Der Whisky ist gut, aber das Fleich ist verdorben). Seit den 1980ern neuronale Netze. Dann Machine Learning. Big Data, LLMs, ab 2001 gab es #Wikipedia, das sich bis etwa 2010 zum grössten kuratierten #Textkorpus in der Geschichte der Menschheit entwickelte, damit hatten die LLMs endlich genügend futter. Vor 10 jahren wurde die #GPT methode vorgestellt, mit der seither LLMs trainiert werden. Dann kam der Mann, der von Google gefeuert wurde, weil er behauptete, dass das LLM an dem er arbeitete #Bewusstsein entwickelt habe. Dann vor etwa vier jahren hat #OpenAI #ChatGPT veröffentlicht, kurz darauf hat #Facebook #Llama als open source veröffentlicht.
Also vier jahre sind schon langĵährige Erfahrung, aber es ist möglich viel längere Zeiten zu definieren.
#llm #neuronaleNetze #ml #machineLearning #bigData #kuratiert #openSource #erfahrung #IT #KIwinter
OpenAI fornece modelo GPT-5.5 Cyber para proteger bancos no Reino Unido
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FiretheringOpenAI says one of its internal reasoning models has solved a math problem that has been there on mathematicians’ desks since 1946.
The problem, first posed by legendary mathematician Paul Erdős, looks almost absurdly simple. Given a set of points on a flat plane, how many pairs can be exactly one unit apart? People have spent nearly 80 years trying to pin down the answer.
https://firethering.com/openai-ai-solves-80-year-old-math-problem/
#openai #maths #ai #news #technews #trending #gpt #chatgpt
OpenAI Says Its AI Solved an 80-Year-Old Math Problem. The Proof Surprised Mathematicians. - Firethering
OpenAI says one of its internal reasoning models has solved a math problem that has been there on mathematicians' desks since 1946. The problem, first posed by legendary mathematician Paul Erdős, looks almost absurdly simple. Given a set of points on a flat plane, how many pairs can be exactly one unit apart? People have spent nearly 80 years trying to pin down the answer. OpenAI's model didn't just make progress on the problem. According to the company, it disproved a longstanding conjecture that many researchers believed was essentially correct.
HabrСколько нужно времени, веб-дизайнеров и нейронок для создания мерча
Итак, сколько же нужно времени, веб-дизайнеров и нейронок чтобы разработать целую коллекцию дизайнерских принтов? Как оказалось на практике, достаточно одного дизайнера интерфейсов, 2-3 нейронки, немного магии фотошопа и около 2 часов на один принт. Делимся рабочим рецептом, который состоит из 4 этапов.
https://habr.com/ru/companies/severstal/articles/1040664/
#мерч #нейросети #midjourney #grok #gpt #графический_дизайн #типографии
RE: https://mastodon.xyz/@johl/116669636134620870
LLMs need a steady supply of original human-generated content to maintain their capabilities. They are parasites that will eventually kill their host and, in doing so, destroy their own food supply.#wikipedia #grokipedia #infokalypse #GPT #Parasit #nahrungsgrundlage
OpenAI encerra os últimos modelos GPT-4 e marca o fim de uma era
🔗 https://tugatech.com.pt/t84497-openai-encerra-os-ultimos-modelos-gpt-4-e-marca-o-fim-de-uma-era
Global Feed🔥 TRENDING
📢 إطلاق جوجل جيميني ألترا 1.5 ونموذج GPT-4o من أوبن إيه آي يُحدثان ضجة كبيرة | شركة ALM - ALM Corp
#Gpt-4o #Corp #GlobalFeed #News #ARABIC
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