🧭 Olmo 3: Nowa ścieżka ku otwartym modelom AI
Ważny krok naprzód w otwartej nauce o AI – Olmo 3 idzie dalej niż same otwarte wagi, oferując pełną transparentność procesu tworzenia modeli i zachęcając do współpracy społeczności badawczej.
Instytut Allen AI zaprezentował Olmo 3 – otwartą platformę dużych modeli językowych, która udostępnia cały proces tworzenia modeli: od pozyskiwania danych po etapy trenowania i dostrajania. W ramach projektu opublikowano różne warianty (Base, Think, Instruct, RL Zero) o wielkości od 7 do 32 miliardów parametrów, wraz z otwartymi wagami i zbiorami danych. Olmo 3 stawia na przejrzystość i reproduktywność badań, umożliwiając analizę ścieżek rozumowania, ponowne trenowanie na dowolnym etapie oraz badanie wpływu danych i architektury. Wprowadza też nowe zestawy danych i narzędzia wspierające efektywność trenowania oraz badania nad uczeniem ze wzmocnieniem.
🔗Czytaj Więcej🔗
🧮 Rozwiązanie Fizz Buzz za pomocą cosinusów
Lekka, a zarazem błyskotliwa zabawa łącząca matematykę i programowanie – dowód, że nawet proste zadania można ująć w pięknej, analitycznej formie.
Esej Susama Pala „Fizz Buzz z cosinusami” przedstawia klasyczne zadanie programistyczne Fizz Buzz jako matematyczną eksplorację z wykorzystaniem trygonometrii i szeregów Fouriera. Autor tworzy zwarty wzór oparty na funkcjach cosinus, który odtwarza sekwencję Fizz Buzz, pokazując, że prosta logika modularna może być ujęta analitycznie. Artykuł kończy się implementacją w języku Python, wykorzystującą ten wzór do generowania wyniku.
🔗Czytaj Więcej🔗
🗄️ Asynchroniczne zadania pod stołem Postgresa – jak i dlaczego warto
Przekonujący przykład praktycznego minimalizmu w architekturze backendu – wykorzystanie Postgresa do asynchronicznych przepływów pracy łączy prostotę z solidnością i łatwym utrzymaniem.
Artykuł „How/Why to Sweep Async Tasks Under a Postgres Table” zachęca do wykorzystania PostgreSQL jako centralnego systemu kolejek zadań zamiast zewnętrznych usług takich jak Redis czy Celery. Autor dowodzi, że scalenie asynchronicznych przepływów pracy w jednej bazie danych zwiększa niezawodność, ułatwia debugowanie i zapewnia integralność transakcyjną. Na konkretnych przykładach kodu pokazuje, jak efektywnie kolejkować, przetwarzać i ponawiać zadania w PostgreSQL, unikając typowych problemów rozproszonego stanu i dwufazowych commitów.
🔗Czytaj Więcej🔗