SkillsEngine 제품 및 디자인 팀이 Replit Teams를 도입해 프로토타이핑과 내부 도구 개발 속도를 획기적으로 높였다.
Mistral AI가 선형 추론과 무한한 시퀀스 처리가 가능한 Mamba 아키텍처 기반의 Codestral Mamba를 공개했다.
HuggingFace가 고품질 데이터로 학습된 135M, 360M, 1.7B 규모의 소형 언어 모델 SmolLM 시리즈를 공개했다.
LLM의 성능과 안전성을 고려한 강력한 엔터프라이즈 AI 솔루션 구축 방안과 미래 트렌드를 살펴본다.
OpenAI와 로스앨러모스 국립연구소가 멀티모달 AI의 생물과학 연구 활용 안전성을 평가하기 위한 연구 파트너십을 체결했다.
HuggingFace의 TRL 라이브러리가 시각 언어 모델(VLM)을 위한 직접 선호도 최적화(DPO) 기능을 지원한다.
Hugging Face가 Presidio를 활용해 데이터셋 내 개인정보(PII) 포함 여부를 알려주는 리포트 기능을 실험한다.
Hugging Face의 Transformers 모델을 KerasHub에서 직접 로드하여 사용할 수 있게 되었다.
Hugging Face의 Inference Endpoints와 Spaces에서 Google Cloud TPU v5e를 사용할 수 있게 되었다.
Intel Gaudi 2 가속기를 통해 단백질 언어 모델 ProtST의 추론 및 미세 조정 성능을 A100 대비 대폭 향상시켰다.
New Computer가 LangSmith를 활용해 에이전트 메모리 시스템의 재현율을 50%, 정밀도를 40% 개선했다.
HuggingFace의 Code Agent가 까다로운 GAIA 벤치마크에서 1위를 기록했으며, 관련 기능이 smolagents 라이브러리로 독립되었다.
OpenAI와 TIME이 다년 계약을 체결하여 TIME의 방대한 뉴스 아카이브를 ChatGPT 등 OpenAI 제품에 활용한다.
XLSCOUT가 Hugging Face와 협업하여 특허 및 지식재산권(IP) 분석에 최적화된 ParaEmbed 2.0을 출시했다.
Microsoft의 소형 시각 언어 모델 Florence-2를 DocVQA 작업에 맞춰 미세 조정하는 방법과 성능 결과를 소개한다.
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