Lab · Alibaba (Qwen)
media AI News (smol.ai) · 10 hari lalu Terminal-Bench 2 · 67.4% · 21 tayangan

Alibaba mengumumkan Qwen3.8-Max dengan 2.4T parameter dan bobot terbuka yang akan datang

Alibaba telah mengumumkan Qwen3.8-Max sebagai model andalan barunya, menggambarkannya sebagai arsitektur sparse 2.4T-parameter yang berfokus pada pekerjaan agentic jangka panjang, pemrograman, dan penalaran multimodal. Perusahaan mengonfirmasi bahwa bobot terbuka untuk Qwen3.8-Max akan dirilis minggu depan bersama varian open-weight Qwen3.8-27B.

lab Hugging Face Blog · 10 jam lalu · 2 tayangan

Keadaan Model Terbuka: Pengamatan Musim Panas 2026

Sebuah laporan yang menganalisis data Hugging Face Hub dari awal 2026 mengungkapkan bahwa laboratorium Tiongkok telah melampaui laboratorium Amerika dalam ukuran model terbuka terdepan, sementara vendor perangkat keras seperti NVIDIA dan AMD mendominasi rilis repositori baru. Analisis ini menyoroti perbedaan antara kegembiraan komunitas (suka) dan adopsi nyata (unduh), dengan model kecil tetap menjadi standar praktis untuk inferensi lokal.

arxiv arXiv cs.LG · 4 hari lalu · 2 tayangan

Macaron-V1 memperkenalkan keluarga agen-model terbuka dengan Mixture-of-LoRA untuk pembelajaran berkelanjutan

Macaron-V1 adalah keluarga agen-model terbuka yang dirancang untuk kecerdasan eksperiensial, memungkinkan pembelajaran dari lingkungan nyata dan terus belajar setelah penyebaran. Sistem ini berfokus pada dua tujuan: adaptasi melalui perbaikan rekursif pasangan model-harness dan kolaborasi melalui arsitektur Mixture-of-LoRA (MoL) yang memilih adapter LoRA spesialis per giliran pengguna.

arxiv arXiv cs.CL · 4 hari lalu · 10 tayangan

Macaron-V1 memperkenalkan keluarga agen-model terbuka dengan Mixture-of-LoRA untuk pembelajaran berkelanjutan

Macaron-V1 adalah keluarga agen-model terbuka yang dirancang untuk kecerdasan eksperiensial, memungkinkan sistem belajar dari pengalaman dunia nyata dan terus meningkatkan diri setelah deployment. Arsitekturnya berpusat pada dua tujuan: adaptasi melalui perbaikan diri rekursif pasangan model-harness, dan kolaborasi melalui sistem Mixture-of-LoRA (MoL) yang memilih adapter spesialis per giliran pengguna.