MoE Modellerini Küçültürken Uzman Ortaklıklarını Korumak: HOPE Yaklaşımı
Yüz milyarlarca parametreli Mixture-of-Experts (MoE) dil modellerini çalıştırırken karşılaşılan en büyük engel bellek tüketimi. Çıkarım (inference) sırasında…
Yüz milyarlarca parametreli Mixture-of-Experts (MoE) dil modellerini çalıştırırken karşılaşılan en büyük engel bellek tüketimi. Çıkarım (inference) sırasında…
Çekmecede unuttuğun eski tablet ya da televizyonunun arkasındaki medya kutusu, günün büyük bölümünde işlemcisini, RAM'ini ve flash belleğini boşta bekletiyor.…
Dinamik Bit Tahsisi ve Çalışma Mantığı Yerel model çıkarımında genellikle tüm metin üretimi boyunca tek bir ağırlık hassasiyeti sabitlenir. Yeni yaklaşım ise…
Platonik Temsil Hipotezi (PRH), yapay sinir ağlarının benzer temsil uzaylarına doğru yakınsadığını öne sürüyor. Dil modelleri yetenek kazandıkça temsilleri de…
Ajan İş Yükleri ve Mevcut Sunum Darboğazları Ajan tabanlı iş yükleri, büyük dil modeli (LLM) çıkarım talebinin ana kaynağını oluşturuyor. Mevcut ön-doldurma ve…
TLDR; TRELLIS.2 modelini özel 3B varlıklarınızla eğitmenizi sağlayan ince ayar betikleri ve konteynerler hem yerel ortamda hem de Hugging Face Jobs üzerinde…
HybridRobotics/supermimic, insansı robotların tüm vücut hareket takibini tek türevlenebilir dünya modeli üzerinden gerçekleştiren Python tabanlı açık kaynaklı…

Glean ekibi, metin üretmek yerine yalnızca karar veren bir modeli test etti. Yapılan testlerde model, belgelerin içine gizlenmiş 100 prompt injection…
Aşırı Okuma Problemi ve Bağlam Kirliliği Web ile etkileşim kuran yapay zeka ajanları; görevlerini yerine getirirken web sayfalarına, belgelere, kod depolarına…