#ml
12 публикаций
Сравнение производительности Qwen3.8 Flash Next и Laguna S 2.1 на M5 Ultra
🧪 В рамках эксперимента на Mac Studio M5 Ultra проведено сравнение Qwen3.8 Flash Next и Laguna S 2.1. Оба инструмента бы...
Zer0Fit: Zero-shot ML predictions с использованием Google моделей
🛠 Новый инструмент Zer0Fit позволяет выполнять нулевые предсказания, классификации и регрессии, используя модели Google ...
Splash 1.1.0: поддержка GGUF и MLX для локальной инференции
🛠 В новой версии Splash 1.1.0 разработчик внедрил поддержку GGUF и MLX, что значительно улучшает локальную инференцию. Н...
OpenJudgement-4B: альтернативная модель для классификации и оценок
🚀 Открытая альтернатива Jev уже доступна! OpenJudgement-4B-Preview — это экспериментальная модель на базе Qwen, настрое...
Модель Laya превзошла все бенчмарки Jev благодаря RLCD
🧪 Модель Laya, созданная с помощью подхода RLCD, обошла все существующие бенчмарки Jev, став значительным шагом вперед в...
Как разработчик создал Repodify для изучения истории ML через подкасты
🚀 После двух лет работы над SaaS-проектом в области ML разработчик столкнулся с проблемой: как изучить историю машинного...
Arcliq: автоматизация ML моделей для табличных данных
🛠 150+ моделей, 1 клик — Arcliq упрощает процесс машинного обучения! Этот инструмент берет на себя рутинные задачи: загр...
Запуск Unsloth Desktop: локальное обучение моделей на всех платформах
🛠 Unsloth Desktop уже доступен! Это первая настольная программа, позволяющая запускать и обучать модели локально. Открыт...
DiffusionGemma: новый подход к генерации текста для разработчиков
📡 DiffusionGemma — это новая модель от Google, которая значительно ускоряет генерацию текста. Благодаря параллельной ген...
Как был создан ML-платформа для анализа новостей
📡 За 4 месяца была разработана ML-платформа для анализа новостей, которая обрабатывает 5–8 тысяч статей в день и оценива...
Адверсариальное тестирование моделей в AI-разработке
🛠 Зачем ломать свою модель, прежде чем это сделают пользователи? Ответ прост: адверсариальное тестирование. Это не прост...
Оптимизация ML-моделей для снижения задержки и затрат
📡 Что делать, если ваш ML-модель с 94% точностью при пиковом трафике 3000 запросов в секунду сталкивается с задержкой в ...