Meta ने Apache 2.0 लाइसेंस के तहत विज़न क्षमताओं वाले 29.6B डेंस मॉडल Muse-Glimmer-30B जारी किया है।
रिलीज़ में Hugging Face पर GGUF चेकपॉइंट्स और llama.cpp को pull request के माध्यम से सपोर्ट शामिल है।
Meta मॉडल को एक ओपन एजेंटिक समाधान के रूप में वर्णित करता है।
Google ने चक्रवात पूर्वानुमान की सटीकता को बेहतर बनाने के लिए अपने WeatherNext 2 और WeatherNext Cyclones AI मॉडल्स को ओपन-सोर्स किया है। मॉडल ट्रैक, तीव्रता और हवा की संरचना की भविष्यवाणी में state-of-the-art परिणाम हासिल करते हैं, जो वर्तमान विधियों की तुलना में पूर्वानुमानकर्ताओं को औसतन एक अतिरिक्त दिन की पूर्वानुमान सटीकता प्रदान करते हैं।
लॉरेंस बर्कले राष्ट्रीय प्रयोगशाला ने SYNAPS-I पहल के तहत एक्स-रे और न्यूट्रॉन डेटा विश्लेषण को स्वचालित करने के लिए मेटा के सेगमेंट एनीथिंग मॉडल 3 (SAM 3) और DINOv3 को तैनात किया है। वैज्ञानिक इमेजिंग डेटा पर फाइन-ट्यून्ड, ये मॉडल एक ऐसे पाइपलाइन के साथ मैन्युअल विभाजन की बाधाओं को बदल देते हैं जो लगभग 15 मिनट में अर्थपूर्ण रूप से लेबल किए गए 3D वॉल्यूम प्रदान करता है।
NVIDIA Labs ने NOOA (NVIDIA Object-Oriented Agents) को ओपन-सोर्स कर दिया है, जो एक मॉडल-अग्नोस्टिक Python फ्रेमवर्क है जो एजेंट विकास को एकल Python क्लास में समेटता है। यह दृष्टिकोण प्रॉम्प्ट टेम्पलेट्स और वर्कफ्लो ग्राफ्स वाले बिखरे हुए वर्कफ्लोज को प्रतिस्थापित करता है, जिसमें विधियों को एक्शन, फील्ड्स को स्टेट, डॉकस्ट्रिंग्स को प्रॉम्प्ट्स, और टाइप एनोटेशन को लागू अनुबंधों में मैप किया जाता है।
मेटा ने घोषणा की कि इसका म्यूज़ स्पार्क 1.2 मॉडल पांच STEM ओलंपियाड में गोल्ड मेडल प्रदर्शन हासिल करने में सफल रहा और Vals इंडेक्स पर $0.69/टेस्ट की लागत के साथ शीर्ष 5 में शामिल हुआ, जो किमी से लगभग 3 गुना सस्ता है। मेटा ने इन सुधारों का कारण समानांतर तर्क के साथ बहु-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन को बताया, जिसमें APhO और IPhO में बाहरी उपकरणों के बिना सिद्धांत में पूर्ण स्कोर प्राप्त किए गए।
Liquid AI ने LFM2.5-2.6B जारी किया है, जो 2.69 बिलियन पैरामीटर वाला एक मॉडल है जिसे फोन, लैपटॉप और रोबोट जैसी स्थानीय डिवाइस पर पूरी तरह से चलाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इस मॉडल में 131,076-टोकन संदर्भ विंडो है और लगभग 34 ट्रिलियन टोकन पर प्री-ट्रेन किया गया था।
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