100 GRPOステップのよりよい構造された出力のための350Mモデルを微調整して下さい
100 GRPOステップのよりよい構造された出力のための350Mモデルを微調整して下さい
AI NEWS JOURNAL
AI の全ニュース
出典・テーマ・日時から、気になるニュースを見つけられます。
TRLとOpenEnvで水彩をペイントするためのコーディングモデルのトレーニング
TRLとOpenEnvで水彩をペイントするためのコーディングモデルのトレーニング
Coding Agent に独自のメモリを付与
Coding Agent に独自のメモリを付与
NeoMME: 効率的なマルチモーダルネイティブとマルチリンガルエンコーダ
NeoMME: 効率的なマルチモーダルネイティブとマルチリンガルエンコーダ
@huggingface/kernelsの紹介:ローカルAI用の200以上のWebGPUカーネル
@huggingface/kernelsの紹介:ローカルAI用の200以上のWebGPUカーネル
トレーニングとマルチベクトルエンベディングモデルをセンテンストランスで調整
トレーニングとマルチベクトルエンベディングモデルをセンテンストランスで調整
ワイヤー それを実行し、それをデプロイします。: GradioのAIワークフロー
ワイヤー それを実行し、それをデプロイします。: GradioのAIワークフロー
花崗岩 4.2 LLM: 彼らが構築する方法
花崗岩 4.2 LLM: 彼らが構築する方法
どのようにハッギング面推論エンドポイント、ジョブ、および Bucket のコードで紙の電力検索
どのようにハッギング面推論エンドポイント、ジョブ、および Bucket のコードで紙の電力検索
LFM2.5-DSpark との 3.2x のより速い Inference まで
LFM2.5-DSpark との 3.2x のより速い Inference まで
どのくらいのメモリがあなたのエージェントが実際に必要ですか?
どのくらいのメモリがあなたのエージェントが実際に必要ですか?
マルチベクタ(Late Interaction) センテンストランスによるモデルの埋め込み
マルチベクタ(Late Interaction) センテンストランスによるモデルの埋め込み
同じクラスター、33ポイント より多くの活用: 何が変更されたかは順序でした
同じクラスター、33ポイント より多くの活用: 何が変更されたかは順序でした
オープンモデルの状態: 夏 2026 観察
オープンモデルの状態: 夏 2026 観察
Strands Agent、LeRobot、Hugging Face Storage Bucket で 1 つの場所からレコード、列車、およびデプロイ
Strands Agent、LeRobot、Hugging Face Storage Bucket で 1 つの場所からレコード、列車、およびデプロイ
ICMLから2,200枚の紙を再現することで学んだこと
ICMLから2,200枚の紙を再現することで学んだこと
OlmoEarth の埋め込みを導入: オルモアーススタジオからのカスタム埋め込みエクスポートを下流分析
OlmoEarth の埋め込みを導入: オルモアーススタジオからのカスタム埋め込みエクスポートを下流分析
ACEの考え方 Fewer トークンで行うことができます
ACEの考え方 Fewer トークンで行うことができます
知識の蒸留を安く作る スケールで実行するのに十分な
知識の蒸留を安く作る スケールで実行するのに十分な
メタはミューズGlimmerで返されます:ローカル、エージェント、マルチモーダル、およびオープンソース
メタはミューズGlimmerで返されます:ローカル、エージェント、マルチモーダル、およびオープンソース