Tag: MLOps
-
Tematy, o których teraz się mówi No103
Pytanie do HN: Kto używa lokalnych otwartych LLM-ów i asystentów kodowania? • The Smol Training Playbook: The Secrets to Building World-Class LLMs • Komputer mówi nie: raportowanie błędów w LTL
-
Tematy, o których teraz się mówi No83
To obraza czytać wpisy na blogu generowane przez AI • Amazon ukrywał rzeczywiste zużycie wody w swoich centrach danych • Dlaczego pominięcie głębi bitowej w JPEG XL to genialny pomysł i czemu AVIF nie daje rady • Czy open source przetrwa erę generatywnej sztucznej inteligencji? • PSF wycofuje wniosek o dotację w wysokości 1,5 mln…
-
Tematy, o których teraz się mówi No81
Definicja AGI: mierzalne ramy dla sztucznej inteligencji ogólnej • ICE wykorzysta sztuczną inteligencję do inwigilacji mediów społecznościowych • Trucizna wszędzie: ukryte toksyny i kryzys zaufania konsumentów • Nvidia DGX Spark: gdy benchmarki zderzają się z rzeczywistością produkcyjną • Koniec krzyków: prompt jako program w GPT-5
-
Tematy, o których teraz się mówi No79
Błąd, który nauczył mnie więcej o PyTorch niż lata praktyki • Nakarm boty czyli jak walczyć z nieugaszonym apetytem AI • Formalne czy nieformalne? AI a przyszłość dowodzenia twierdzeń • Nauka języków regularnych z algorytmem RPNI • Prosty przepływ sterowania dla automatycznych agentów
-
Tematy, o których teraz się mówi No50
Alibaba Cloud ogranicza użycie GPU Nvidii o 82 dzięki nowemu systemowi Aegaeon • BERT jako jednokrokowy model dyfuzji tekstu • Sztuczna inteligencja i nowe oblicze poverty porn w kampaniach pomocowych • Ile Anthropic i Cursor wydają na usługi AWS • Trochę Smalltalka o pętlach w Ruby
