Articoli filtrati per questa area dell'ecosistema AI / LLM.
Un sistema di ripetizione spaziale basato su testo puro, utilizzato per migliorare la memorizzazione e l'apprendimento. Questo articolo introduce il concetto e discute le sue applicazioni pratiche.
La versione preliminare del browser Brave ha iniziato i test di navigazione agentica, adottando misure per garantire sicurezza e privacy.
TensorFlow 2.18 include supporto per NumPy 2.0, una repository LiteRT, aggiornamenti di CUDA e Hermetic CUDA.
L'articolo esplora le principali linee guida per lo sviluppo di sistemi di Machine Learning efficaci utilizzando TensorFlow.
La versione più recente del framework di processamento linguistico naturale (NLP) vLLM introduce la supporto per modelli ibridi, aumentando le prestazioni e riducendo l'utilizzo di memoria. Questo articolo esplora come i modelli ibridi possono essere utilizzati per migliorare i risultati del modello e come la versione V1 di vLLM offre un'esperienza di sviluppo e di testing più completa.
Sono disponibili nuovi modelli di codifica e integrazioni con Ollama's cloud service, facilmente compatibili con le tool che utilizzi. L'ultima versione Qwen3-Coder-30B offre velocità e affidabilità aumentate.
La versione 2.19 di TensorFlow introduce cambiamenti significativi nella sua API, tra cui il supporto per la bfloat16 e la fine della pubblicazione di libtensorflow.
TensorFlow 2.20 introduce una serie di novità, tra cui la deprecazione del modulo tf.lite e l'introduzione di LiteRT, un nuovo framework per l'inference su dispositivo
La documentazione descrive il progetto OpenReg, una implementazione del backend di accelerazione per PyTorch che utilizza il processore CPU come alternativa all'accelerazione hardware, garantendo la stabilità e la affidabilità della piattaforma.