LFM2.5 Q4\_0 Checkpoints from Quantization-Aware Distillation
AI Summary
Компания представила новые контрольные точки LFM2.5 Q4_0, разработанные с использованием технологии квантования с учетом дистилляции. Эти достижения направлены на улучшение производительности моделей машинного обучения при снижении их вычислительных затрат. Новые методы позволяют более эффективно использовать ресурсы без потери качества.
Related News
Neural Networks12 недель до Demo Day в Y Combinator, и ноль лидов в пайплайне. У фаундеров Humoniq из батча YC S25
Фаундеры стартапа Humoniq из батча Y Combinator S25 столкнулись с проблемой отсутствия лидов за 12 недель до Demo Day. Обратившись к эксперту Мише, они смогли добиться значительных результатов: 50% открываемости писем, 10% ответов и заключение трех крупных контрактов с Delta Airlines, American Express и Expedia. Миша делится своим опытом и методами лидогенерации в своем канале, где также ищет нового фаундера для совместной работы.
Neural NetworksНейродайджест за неделю (#126) LLM - Muse Code и Spark 1.2 — Meta выкатили своего агента и новую мо
В свежем выпуске Нейродайджеста (#126) Meta представила новые модели Muse Code и Spark 1.2, которые позволяют снижать стоимость обучения до $0,1 за миллион токенов. Alibaba анонсировала мультимодальную модель Qwen 3.8-Max с 2.4 триллиона параметров, а также запустила публичную бету Wan 3.0 для генерации видео. В обновлениях Google DeepMind произошли кадровые изменения, а также была представлена новая версия VLA-модели для управления гуманоидами.