Încântat să primesc premiul pentru cea mai bună lucrare demonstrativă la #ACL2025NLP cu OLMoTrace !! Felicitări uriașe echipei pentru acest efort 🎉🎉 epic Deosebit de recunoscător lui Taylor Blanton pentru că a fost căpitanul nostru de inginerie @yanaiela @sewon__min pentru că a condus cercetarea și a prezentat la Viena 🥰

Preantrenamentul este o știință elegantă, făcută de matematicieni care stau în camere frigorifice scriind teoria optimizării pe table, ingineri cu absorbție totală a sistemelor distribuite la scară titanică Posttraining este o cercetare cowboy în care oamenii care beau multă cocaină dietetică strigă noi hiperparametri pentru a încerca unii pe alții în cameră. face prea multe mese! Vibrațiile se înrăutățesc, coborâți butonul! Checkpoint GPT-9-Final-V320-Restart4 mă insultă! gâsca este liberă

Super încântat să lansăm @RunLLM v2 astăzi! 😎🎉 Când am început să construim sisteme experte pe produse complexe în urmă cu 2 ani, nu aveam idee că se va transforma într-un inginer de asistență AI. Am început prin a ne concentra pe furnizarea de răspunsuri de cea mai înaltă calitate posibilă, ceea ce ne-a câștigat încrederea echipelor de la Databricks, Sourcegraph, Monte Carlo Data și Corelight. Dar răspunsurile de înaltă calitate sunt doar o parte a unui bun inginer de asistență AI. De la ultima noastră lansare, am reconstruit RunLLM de la zero, introducând un nou planificator agentic, reproiectându-ne interfața de utilizare și oferind clienților noștri control fin asupra fluxurilor de lucru ale agenților. Astăzi, ne concentrăm pe noile caracteristici agentice, pentru că, ei bine, este 2025 și trebuie să ai agenți. 😉 Lăsând gluma la o parte, postarea de mai jos prezintă în detaliu modul în care am regândit procesul de inferență de bază al RunLLM, modul în care ne arătăm munca și ce am construit pentru a face analiza jurnalului și telemetriei. Verifică-l! 👇