Stanford

Stanford, yapay zeka ajanlarını bilimsel iş akışlarında ölçen bir kıyaslama yayımladı

Terminal-Bench-Science'ın ilk sürümünde, araştırmacıların gerçekten yaptığı işlerden alınmış 70 görev var. İlk sonuçlarda en iyi ajan görevlerin yüzde 30'unu bitirebiliyor.

Stanford öncülüğündeki bir çalışma, yapay zeka ajanlarını yazılım geliştirme yerine bilimsel araştırma iş akışlarında ölçen Terminal-Bench-Science kıyaslamasını yayımladı.

İlk sürümde 70 görev var; hepsi çalışan araştırmacıların gerçekten yaptığı işlerden alınmış. İlk sonuçlarda en iyi ajan bu görevlerin yüzde 30'unu çözebiliyor.

Görevlerin listesi, yöntem ve tam sonuç tablosu için: Terminal-Bench duyurusu ve GitHub deposu.

Devamını oku

Liquid AI releases the largest LFM2.5 model, an open agent model for devices

Liquid AI has released LFM2.5-24B-A2B as an open model. It has 24 billion parameters in total but runs about 2.5 billion at each step. Trained for agents that use tools, the model generates 184 tokens per second on an Apple M5 Max, according to results shared by the company.

Liquid AI تطلق أكبر نماذج LFM2.5 المفتوحة لتشغيل الوكلاء على الأجهزة

أطلقت Liquid AI نموذج LFM2.5-24B-A2B كنموذج مفتوح، ويضم 24 مليار معامل إجمالا لكنه يشغل نحو 2.5 مليار منها في كل خطوة. وبحسب النتائج التي نشرتها الشركة، يولد النموذج المدرب للوكلاء الذين يستخدمون الأدوات 184 رمزا في الثانية على Apple M5 Max.

Liquid AI 开源 LFM2.5 最大模型，面向端侧智能体

Liquid AI 以开放模型形式发布了 LFM2.5-24B-A2B。该模型总参数 240 亿，每步约激活 25 亿。根据官方公布的结果，这款为使用工具的智能体训练的模型在 Apple M5 Max 上每秒可生成 184 个 token。

Liquid AI, cihazda çalışan ajan modeli LFM2.5'in en büyük sürümünü yayımladı

Liquid AI, toplam 24 milyar parametreli ama her adımda yaklaşık 2,5 milyarını çalıştıran LFM2.5-24B-A2B'yi açık model olarak yayımladı. Araç kullanan ajanlar için eğitilen model, şirketin paylaştığı sonuçlara göre Apple M5 Max'te saniyede 184 token üretiyor.