и посмотреть медиа
Aprendizaje automático - ML y Ciencia de los Datos
и посмотреть медиа
Canal sobre aprendizaje automático y Ciencia de los Datos. Instrucciones prácticas para ejecutar LLMs y redes neuronales en dispositivos simples.
Canal sobre aprendizaje automático y Ciencia de los Datos. Instrucciones prácticas para ejecutar LLMs y redes neuronales en dispositivos simples.
Machinelearning - canal para una profunda inmersión en el mundo del aprendizaje automático y la ciencia de los datos. Aquí explican cómo ejecutar cualquier LLM con pasos simples, compartir ejemplos prácticos y consejos. Ideal para aquellos que quieren dominar redes neuronales sin herramientas complejas.
✔️ Mixedbread выпустил поисковый агент Немецкий стартап, который занимается ИИ-поиском, представил агента Toast 1, забирающего на себя весь цикл поиска. Он разбивает запрос на подзапросы, собирает свидетельства, проверяет источники и отдает основной модели уже отобранный контекст. Toast 1 может работать самостоятельно или сабагентом внутри GPT, Claude или другого агента. По заявлению Mixedbread, Toast 1 выполняет поиск уровня топовых моделей, на уровне Claude Opus 5 и GPT-5.6 Sol, будучи до 10 раз дешевле и до 12 раз быстрее. 🟡Тесты На финансовом бенче Databricks OfficeQA Pro V2 из 90 вопросов связка GPT-5.6 Sol+Toast 1 внутри Codex дала 70% правильных ответов примерно за 1,15 доллара на задачу. Прежний лидер, Fable 5 на Databricks Genie, - 60% примерно за 4 доллара. Тот же GPT-5.6 Sol в Codex, но без Toast 1, набирает всего 33%. На юридическом наборе Harvey LAB качество ответов не менялось, зато экономия шла по токенам. Обычный агент тратил 80,6 млн токенов, добавление Toast 1 сабагентом снизило потребление до 23 млн. Число итераций упало с 21,7 до 11,2 на задачу без просадки по качеству. Сам по себе, вне связок, Toast 1 держится на уровне GPT-5.6 Sol на BrowseComp Plus, OfficeQA Pro и LongSeal и обходит Kimi K3 и GLM-5.2. 🟡Доступность Toast 1 работает через API Mixedbread. Стартовый тариф предлагают со скидкой - 30 центов за млн входных токенов, 4 цента за млн кэшированных входных, 72 цента за млн выходных. Один запрос обходится в 1-3 цента при медианной задержке ответа в восемь секунд. Конфигурация максимального качества - 5-7 центов и одиннадцать секунд. Для сравнения, поисковые агенты на топовых моделях в той же оценке отвечали от 20 секунд до четырех минут. Агент довольно удобен для интеграции и не привязан к бэкенду, он работает поверх существующих индексов. Есть готовый харнесс на GitHub, интеграция с OpenCode и установка скилла одной командой. Новым аккаунтам дают 5 долларов на пробу. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Открыть канал и посмотреть медиаSolo los usuarios registrados pueden compartir su opinión.
¡Sé el primero en compartir tu experiencia con este recurso!