NeoMME: ефективен мултимодален и многоезичен енкодер
NeoMME: ефективен мултимодален и многоезичен енкодер
Hugging Face
53 новини · всички източници
Дообучаване на модел с 350 млн. параметъра за по-добри структурирани изходи в 100 стъпки на GRPO
Дообучаване на модел с 350 млн. параметъра за по-добри структурирани изходи в 100 стъпки на GRPO
Дайте на своите агенти за програмиране памет, която притежавате
Дайте на своите агенти за програмиране памет, която притежавате
Обучение на модел за програмиране да рисува акварели с TRL и OpenEnv
Обучение на модел за програмиране да рисува акварели с TRL и OpenEnv
Интелигентност в реално време с моделите за времеви редове на IBM в Confluent
Интелигентност в реално време с моделите за времеви редове на IBM в Confluent
BenchMIRT: Какво всъщност измерват бенчмарковете за LLM?
BenchMIRT: Какво всъщност измерват бенчмарковете за LLM?
Представяме @huggingface/kernels: над 200 WebGPU ядра за локален ИИ
Представяме @huggingface/kernels: над 200 WebGPU ядра за локален ИИ
Отворената класация за ASR добави първия си език от Глобалния юг
Отворената класация за ASR добави първия си език от Глобалния юг
Обучение и дообучаване на многовекторни модели за вграждане със Sentence Transformers
Обучение и дообучаване на многовекторни модели за вграждане със Sentence Transformers
Големите езикови модели Granite 4.2: Как са създадени
Големите езикови модели Granite 4.2: Как са създадени
Изключително бърза и точна транскрипция с Granite Speech 5.0 Turbo CTC
Изключително бърза и точна транскрипция с Granite Speech 5.0 Turbo CTC
Лечение, съобразено с квантизацията: компресиран 4-битов модел, който превъзхожда оригинала си с пълна точност
Лечение, съобразено с квантизацията: компресиран 4-битов модел, който превъзхожда оригинала си с пълна точност