Por solicitação popular: agora você pode ramificar conversas no ChatGPT, permitindo que explore diferentes direções mais facilmente sem l…

3. Cultura na Tecnologia
Um líder técnico sênior compartilhou por que uma forte cultura de engenharia é importante.
A colaboração escala as equipas de forma sustentável - as falhas são partilhadas coletivamente, e as vitórias são celebradas em conjunto.

EmbeddingGemma é o nosso novo modelo de incorporação de classe mundial projetado para IA em dispositivos. 📱
Com apenas 308M de parâmetros, oferece desempenho de ponta, ao mesmo tempo que é pequeno e eficiente o suficiente para ser executado em qualquer lugar - mesmo sem uma conexão à internet.

🚀 Estou entusiasmado para compartilhar algumas grandes novidades da equipe:
✨Acabámos de tornar públicos 3 repositórios principais!✨
📚 midnight-doc…

4/ 💡 Da segurança à IA, estamos moldando a conversa
O nosso CISO analisou os riscos de aprovação de tokens, a nossa equipa de suporte destacou a "camada humana" da segurança Web3, e começámos a explorar interfaces de carteiras potenciadas por IA com uma empresa de blockchain.

EXCLUSIVO: Etherscan expande para Sei com o lançamento do explorador de blocos Seiscan

Privacidade, interoperabilidade & o futuro do Cardano. 🚀
No nosso último episódio, falamos sobre...

Esta arquitetura realmente impressiona, o problema de confiança em cadeia cruzada finalmente tem uma solução confiável.

Entusiasmado por compartilhar um novo post no blog sobre sincronização eficiente de pesos em RL—uma análise profunda sobre a otimização do treinamento para sistemas RL em larga escala.

O cache KV supera a ausência de estado de uma forma muito significativa e fornece um mecanismo muito bom para introspeção ( especificamente de computações em posições de token anteriores ).
as representações de valor podem codificar informações de fluxos residuais de posições passadas sem

Quando o GPT-4 foi treinado pela primeira vez, pensaram que estava avariado, e tiveram que lançar uma série de coisas antes de obter uma versão RLHFed que revelou a sua inteligência. E este ponto de verificação era na verdade muito desajustado de uma maneira que nenhum modelo anterior era (Sydney)

Não tenho certeza do que significa "como esperado" - em termos de perda de pré-treinamento, provavelmente - mas a expectativa deve ser que fenômenos emergentes que você não pode prever com antecedência surjam com uma escala sem precedentes. Isso foi muito verdadeiro para modelos do tamanho do GPT-4 em comparação com modelos do tamanho do GPT-3.

Com os lançamentos recentes, desde o Nano Banana ( da Google agora chamado de Criar imagens ) até o OpenVision2, estou incrivelmente otimista quanto ao enorme potencial para agentes multimodais este ano. Podemos estar um passo mais perto de realizar a visão de um modelo de mundo e talvez o resultado final.