Forhåpentligvis ikke flere MoE-lamaer ...

Diskusjoner om fødselsrater ville vært mye mer sammenhengende hvis folk forsto at det er en *veldig* langsiktig trend. Moderne feminisme, bred kvinnelig deltakelse i den formelle økonomien, hormonell prevensjon - alt dette er mye nyere utvikling enn fødselsratens nedgang.

Vi presenterer Gemma 3 270M 🔥 🤏En liten modell! Bare 270 millioner parametere 🧠 Veldig sterk instruksjon som følger 🤖 Finjuster på bare noen få minutter, med et stort ordforråd for å tjene som et fundament av høy kvalitet

State of torch.compile, august 2025.

Den enorme kløften mellom all vår faktiske daglige erfaring med LLM-forbedringer som platåer, kontra hva noen forskere hevder skjer, er ganske interessant. Du kan ikke forstå AI-fremgangen ordentlig uten å bruke modellene til ekte arbeid hver dag.

Vi sendte Gemma 3 27B tilbake i mars, og den er fortsatt et toppvalg for forbruker-GPUer. Den har solide multimodale evner, QAT for å låse opp robust kvantisering, og det er en utviklervennlig størrelse. Og vi har mer i ovnen 🧑 🍳

GitHub Codespaces tilbyr et gratis nettbasert utviklingsmiljø støttet av en Linux-beholder... og det viser seg at den også inkluderer en GITHUB_TOKEN miljøvariabel som gir gratis API-tilgang til GitHub Models-samlingen av LLM-er ... her kjører den LLM CLI-verktøyet mitt

Det er ganske ironisk at vi i løpet av 3 år har gått fra at USA forbød eksport av brikker til Kina for å bremse deres teknologiske utvikling, til at Kina nå ber selskapene sine om å unngå de samme amerikanske brikkene til fordel for innenlandske alternativer - som nå eksisterer på grunn av de amerikanske eksportkontrollene.

Etter mitt syn er SWE-bench og T-bench de få benchmarkene som har et godt signal når det gjelder hvor mye fremgang vi gjør med modeller. Denne modellen yter like bra som Qwen3-koder og er bare 10 % dårligere enn GPT-5, samtidig som den er en generell LLM i stedet for kodespesialisert.

den vanvittige delen er at Opus 4.1 ikke-tenkning er nesten like god som GPT-5-høy, noen ganger bedre i noen aspekter, bortsett fra at den begynner å svare umiddelbart i stedet for å tenke i et helt minutt. Jeg skjønner ikke hvordan Anthropic klarte å gjøre den ikke-resonnerende versjonen så smart