Existem pessoas que são cortadores de conteúdo técnico.

alguém capaz e interessado em se juntar à equipe Midjourney para treinar alguns modelos de texto de difusão? Realmente parece que poderíamos fazer algo especial e estou cada vez mais tentado a tentar

Eu vejo a equipe de marketing de windsurf nisso.

GLiClass-V3: Uma família de modelos somente de codificador que correspondem ou excedem o DeBERTa-v3-Large em precisão zero-shot, ao mesmo tempo em que oferecem inferência até 50× mais rápida. Projeto principal: - Inferência de passagem única: Não é necessário emparelhamento entre codificadores. Uma passagem para frente lida com todos os rótulos. - Adaptadores LoRA: Ajustados em tarefas lógicas (por exemplo, Raciocínio Lógico Formal, QA de Senso Comum) para generalização simbólica sem esquecimento catastrófico. - Pronto para borda: gliclass-edge-v3.0 atinge 97 ex/s no A6000, ideal para dispositivos móveis e IoT Variantes GLiClass-V3 (gliclass-*): (Construído em DeBERTa, ModernBERT e Ettin para implantação de borda) - grande-v3.0: 70,0% média F1 (melhor) - Base-v3.0: 65,6% - moderno-grande: 60,8% - edge-v3.0: 48,7% (mais rápido, baseado em Ettin) - x-base: 57% F1 (EN), 42% (multilíngue) para generalização robusta multilíngue zero-shot Benchmarks (zero-shot, sem ajuste fino): - CR, SST2, IMDb: ~ 0,93–0,94 F1 - Supera GLiClass-v2 e codificadores cruzados (por exemplo, DeBERTa-v3-Large, RoBERTa) - Escala para 128+ rótulos com aceleração massiva (DeBERTa-Large: 0,25 ex / s vs GLiClass: 82,6) Casos de uso: - Classificação de vários rótulos (por exemplo, tópico, sentimento, spam) - Reclassificação RAG - NLP no dispositivo com privacidade segura Construído em DeBERTa e ModernBERT. Totalmente de código aberto. pip instalar gliclass

as melhores práticas da era do chat LLM não estão apenas desatualizadas, mas ativamente prejudiciais ao criar agentes de codificação. notas de nossa conversa com @beyang, CTO da @Sourcegraph

@turbopuffer é o banco de dados preferido de empresas como @cursor_ai @linear Venha aprender sobre o que é preciso para construir uma pesquisa vetorial em escala de bilhões no armazenamento de objetos!

O Toad está fora do saco! 🛍🐸 Anunciando o Toad - uma interface do usuário universal para codificação agencial no terminal

🇺🇸 Hoje é um dia para o qual estamos trabalhando há seis meses. Estamos anunciando o plano de ação de IA da América, colocando-nos no caminho para o domínio contínuo da IA. Os três temas principais: - Acelere a inovação da IA - Construa a infraestrutura de IA americana - Liderar a diplomacia e segurança internacional de IA. É um documento longo (!) e eu encorajo você a lê-lo. Há muitas ações interessantes aqui, mas uma que eu gosto muito é o foco em código aberto e pesos abertos e garantir que os EUA liderem nessa área crítica. Isso representa o trabalho de muitas pessoas, mas quero destacar particularmente @DavidSacks @mkratsios47 e a pessoa que gastou mais tempo, suor e esforço nisso: @deanwball Pessoalmente, este é um esforço do qual tenho muito orgulho de ter feito parte e por isso me inscrevi para este trabalho. Estou confiante de que este e os outros anúncios de hoje nos colocam no caminho para o domínio da IA, conforme solicitado pelo presidente Trump.

Quanto mais estou construindo essa CLI de codificação, mais percebo que nunca poderia ter me juntado à equipe do Claude Code.

Até que a IA possa fazer uma mulher se apaixonar e se apaixonar por eles, não estou impressionado -verifica os logs ok, estou impressionado