انتقل إلى المحتوى
On AI Radar
English
الأربعاء، 28 أكتوبرمباشر

5 أمور مهمة حدثت في الذكاء الاصطناعي اليوم.

  1. 01anthropic-sdk-python v1.15.0: إضافة speed و between_tools وحد إنفاق قابل للقراءة فقطتحديث
  2. 02Nemotron-pretraining-Indic-v1: 2.8 trillion tokens وخط أنابيب مفتوحبحث
  3. 03llama.cpp v0.7.0 يضيف LiliCorr، مخبأ MoE على GPU، والعديد من النماذج الجديدةتحديث
  4. 04Meta تُطلق Muse Spark Open — ~816B multimodal MoE، one million tokensنموذج جديد
  5. 05Black Forest Labs FLUX.3 Image Klein أُضيفت إلى Diffusersنموذج جديد

الأهم اليوم

تحديث

anthropic-sdk-python v1.15.0: إضافة speed و between_tools وحد إنفاق قابل للقراءة فقط

الإصدار v1.15.0 يضيف معامل speed و usage.speed إلى Messages، ويضيف between_tools إلى أنواع التفكير في النماذج، ويُرجع حد الإنفاق لفئة الاستخدام لمنظمة Console كحد قراءة فقط؛ يتضمن تحديثات في الوثائق والاختبارات وCI.

لماذا يهم

يمكن للمطورين تعيين وقراءة سرعة الرسائل واستخدام between_tools عند فحص قدرات النموذج؛ يمكن لمنظمات Console قراءة حد الإنفاق لفئة الاستخدام الخاص بها لعرض حدود الإنفاق وشفافية الفوترة.

github.com ↗· 2 مصادر
بحثHugging Face ·

Nemotron-pretraining-Indic-v1: 2.8 trillion tokens وخط أنابيب مفتوح

تعلن NVIDIA وAI4Bharat عن Nemotron-pretraining-Indic-v1 بحجم حوالي 2.8 trillion tokens عبر 22 لغة هندية، ومع خط أنابيب مفتوح لتوليد البيانات مُسرّع بواسطة GPU للترجمة وتقييم الجودة والإصلاح.

لماذا يهم

يمكن للمطورين الوصول إلى كوربوس اصطناعي قابل للتتبع وخط أنابيب GPU قابل لإعادة الاستخدام لتوليد وتدقيق وتوسيع بيانات تدريب Indic لتطوير النماذج للغات الهندية.

huggingface.co ↗
تحديث

llama.cpp v0.7.0 يضيف LiliCorr، مخبأ MoE على GPU، والعديد من النماذج الجديدة

الإصدار v0.7.0 يضيف LiliCorr وفك الترميز التخميني MTP لـ GLM5-Next، ومخبأ MoE على GPU في ذاكرة المضيف (--moe-cache-mib، حتى 2.2x في فك الترميز)، والعديد من النماذج الجديدة، وتغييرات في API الخادم وggml v0.27.0.

لماذا يهم

يمكن للمطورين تقليل استخدام VRAM لأحمال عمل التضمين حتى 10x.

يستحق التجربةgithub.com ↗

أدوات جديدة

الكل →

تحديثات المنتجات

الكل →

نماذج جديدة

الكل →