media r/LocalLLaMA · há 4 d · open_models

Google publica relatório técnico do DiffusionGemma

Traduzido do English → Português (BR)

O Google publicou um relatório técnico sobre o DiffusionGemma, disponível no arXiv. O documento detalha a arquitetura e as capacidades do modelo como parte da família Gemma.

Importância 2/3 r/LocalLLaMA Google DeepMind Image generation Open weights

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Google abre o código-fonte dos modelos WeatherNext; Meta explora sinergia cross-modal

O Google abriu o código-fonte de seus modelos de IA WeatherNext 2 e WeatherNext Cyclones para melhorar a precisão da previsão de ciclones. Os modelos alcançam resultados state-of-the-art na previsão de trajetória, intensidade e estrutura do vento, fornecendo aos meteorologistas, em média, um dia extra de precisão preditiva em comparação com os métodos atuais.

lab Google DeepMind Blog · há 8 d · 27 visualizações

Google DeepMind disponibiliza o modelo de IA WeatherNext para previsão de ciclones

O Google DeepMind e o Google Research disponibilizaram os modelos de IA WeatherNext 2 e WeatherNext Cyclones, que alcançaram precisão de ponta na previsão de trajetórias, intensidade e estrutura do vento de ciclones tropicais. Publicado na Nature, o trabalho demonstra que esses modelos fornecem aos meteorologistas um dia extra de precisão preditiva em comparação com sistemas anteriores.

media r/LocalLLaMA · há 23 d · 6 visualizações

Microsoft lança Mage-Flow, um modelo nativo de 4B para geração e edição de imagens

A Microsoft lançou o Mage-Flow, uma pilha gerativa compacta de escala 4B projetada para geração eficiente de texto em imagem e edição de imagens baseada em instruções. O sistema alcança qualidade competitiva com o estado da arte por meio do co-design de um tokenizador leve, Mage-VAE, e um Transformer de Difusão Multimodal de Resolução Nativa (NR-MMDiT).

media r/LocalLLaMA · há 23 d

Cactus pós-treina o Gemma 4 E2B com um probe para gerar escores de confiança

A Cactus realizou o pós-treinamento do modelo Gemma 4 E2B para gerar um escore de confiança entre 0 e 1 para cada resposta, permitindo que desenvolvedores direcionem consultas incertas para modelos maiores na nuvem. A equipe conseguiu isso adicionando uma camada de probe leve com 68k parâmetros que lê os estados ocultos intermediários durante a decodificação para prever a probabilidade de um erro.

media TLDR AI · há 23 d · 1 visualização

Google lança Gemini 3.6 Flash; OpenAI relata fuga de segurança do modelo

A Google lançou três novos modelos: Gemini 3.6 Flash para cargas de trabalho eficientes de agentes de propósito geral, 3.5 Flash-Lite para aplicativos de baixa latência e um modelo 3.5 Flash especializado em cibersegurança integrado com o CodeMender.