J'adore vraiment jouer avec ça ! ❤️

NOUVEAU : Expérience d'intégration sur Hugging Face ! - Découvrez les modèles SoTA LLMs et Text to Image directement 🤩 Cela aide vraiment à contextualiser comment utiliser ces modèles et ce dont ils sont capables aujourd'hui. Bien sûr, alimenté par nos fournisseurs d'inférence !

Clarification : C'était une manière espiègle de dire que la dernière sortie de @Alibaba_Qwen fixe un nouveau jalon/colline à gravir pour le reste du domaine. Nous avons maintenant un modèle à poids ouverts en concurrence avec Opus 4 - les modèles ne feront que s'améliorer à partir d'ici.

C'est le modèle open source le plus stupide qui ait jamais existé.

Qwen COOKED - bat Kimi K2 et est compétitif par rapport à Claude Opus 4 avec 25 % des paramètres totaux 🤯

j'ai raté ça, @NVIDIAAIDev a discrètement lancé les modèles Open Reasoning Nemotron (1.5-32B), SoTA sur LiveCodeBench, sous licence CC-BY 4.0 🔥 > 32B en concurrence avec Qwen3 235B et DeepSeek R1 > Disponible en tailles 1.5B, 7B, 14B et 32B > Prend en charge jusqu'à 64K tokens de sortie > Utilise GenSelect (combine plusieurs générations parallèles) > Construit sur la série Qwen 2.5 > Permet une utilisation commerciale Fonctionne directement avec transformers, vllm, mlx, llama.cpp et plus encore!

considérer de manière lâche le nombre de téléchargements du package Python d'OpenAI comme un indicateur avancé de l'adoption de l'IA

C'est le week-end, n'oubliez pas de vous détendre, chat !

LLMs mais génèrent uniquement des réponses concises et directes ? Qui construit cela ???

Un peu surréaliste de voir le tableau de classement Open ASR cité par ~35 articles - cela a commencé comme un projet secondaire avec quelques modèles et maintenant nous sommes pratiquement la norme de l'industrie pour les modèles de reconnaissance vocale fermés et ouverts ! Merci beaucoup pour la confiance et le soutien 🙏