Google опубликовала технический отчет для семейства моделей Gemma 4. Документ доступен на arXiv.
media
r/LocalLLaMA
·
56 д назад
·
open_models
Google выпустила технический отчет по Gemma 4
Переведено с English → Русский
Похожие статьи
media
MarkTechPost
·
2 ч назад
Google выпустила TimesFM-3: базовую модель для многомерных временных рядов с нулевым числом примеров и 330 млн параметров
Исследователи Google выпустили TimesFM-3 — базовую модель для временных рядов с 330 миллионами параметров, которая прогнозирует несколько связанных рядов за один прямой проход. В отличие от предыдущих версий для одномерных рядов, она нативно предобучена на более чем 1 триллионе точек временных рядов для многомерного прогнозирования и принимает несколько целевых переменных, прошлые ковариаты и ковариаты из прошлого и будущего без специфической для задачи донастройки.
lab
Google DeepMind Blog
·
26 д назад
·
46 просмотров
Google DeepMind открыла исходный код модели WeatherNext AI для прогнозирования циклонов
Компании Google DeepMind и Google Research опубликовали исходные коды моделей WeatherNext 2 и WeatherNext Cyclones, которые продемонстрировали наивысшую точность в прогнозировании траекторий тропических циклонов, их интенсивности и структуры ветра. Опубликованная в журнале Nature работа показывает, что эти модели обеспечивают метеорологам дополнительный день предсказательной точности по сравнению с предыдущими системами.
media
r/LocalLLaMA
·
65 д назад
·
3 просмотра
Голова диффузии Orthrus, обученная на Qwen 3.5/3.6 и Gemma 4, скоро выйдет
Проект Orthrus готовится выпустить поддержку моделей Qwen 3.5, Qwen 3.6 и Gemma 4 с использованием подхода диффузионной головы. Команда завершила тестирование и в настоящее время настраивает конвейер выпуска.
media
r/LocalLLaMA
·
74 д назад
·
6 просмотров
Охо-Сейт-Университет выпускает открытый Deep Research-агент QUEST-35B
Команда NLP Охо-Сейт-Университета выпустила QUEST-35B, открытый Deep Research-агент, обученный на примерно 32 картах H100 с использованием 8 000 синтетических образцов. Команда открыла доступ к рецепту обучения, коду, весам и наборам данных, при этом результаты тестирования показывают конкурентоспособную производительность по сравнению с ведущими закрытыми Deep Research-системами.
media
r/LocalLLaMA
·
74 д назад
·
2 просмотра
Охо-Сейт-Университет выпускает открытый Deep Research-агент QUEST-35B
Исследователи из Охо-Сейт-Университета обучили агента Deep Research QUEST-35B с использованием приблизительно 32 GPU H100 и 8 000 синтетических образцов. Они опубликовали рецепт обучения, код, веса и датасеты, при этом результаты тестирования показывают конкурентоспособную производительность по сравнению с ведущими закрытыми системами Deep Research.