Logo
TGCATALOG
Каталог Подборки Блог
ML Product Hub - ML новости

ML Product Hub - ML новости

Новости, кейсы и статьи на стыке ML и продуктовой разработки.

Нет оценок
754
28.10.2026
754
28.10.2026
Нет оценок
754
28.10.2026
Безопасный переход через бот
О канале

Новости, кейсы и статьи на стыке ML и продуктовой разработки.

Подписчиков 464
Тематика IT
Язык Русский
Ссылка t.me/ml_product
Описание

Инсайты по интеграции машинного обучения в продукты: кейсы, экспертные статьи для продакт-менеджеров и data scientists.

Последние посты

ML Product Hub - ML новости
ML Product Hub - ML новости
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
Рубрика "Утренняя статья" Seed Diffusion: Масштабная диффузионная языковая модель с высокоскоростным выводом (Seed Diffusion: A Large-Scale Diffusion Language Model with High-Speed Inference) cсылка Seed Diffusion Preview, разработанная ByteDance Seed совместно с Tsinghua University, представляет модель дискретной диффузии для генерации кода, которая способна выдавать 2 146 токенов в секунду на H20 GPU. Это исследование направлено на устранение проблемы неэффективности вывода, когда итерационные шаги денойзинга создают задержки, и трудностей, связанных с обучением на случайном порядке токенов. Метод включает двухступенчатую учебную программу. В первые 80% шагов используется обычный маскированный процесс, при котором токены постепенно заменяются специальным MASK-символом. На последних 20% вводится редактируемый процесс, основанный на расстоянии Левенштейна – метрике, измеряющей количество минимальных изменений для преобразования одной последовательности в другую (это упрощённо можно назвать «измерением сходства»). Такой подход улучшает точность модели, снижая повторения и искажения. Для повышения качества генерации предлагается суженное обучение на «оптимальных траекториях» – наборах лучших последовательностей, и применяется «on-policy» обучение для оптимизации обратного процесса, что сокращает количество шагов и повышает стабильность. Результаты показывают, что модель превосходит по скорости такие современные аналоги, как Mercury и Gemini, а также демонстрирует сильные показатели: 54,3 pass@1 на тесте CanItEdit, средний результат 72,6 на MBXP и 42,2 балла на NaturalCodeBench. В будущем планируется исследование альтернативных порядков генерации и полное раскрытие потенциала дискретной диффузии для сложных задач рассуждения. #статья
ML Product Hub - ML новости
Динамика подписчиков
+1.5% за 30 дней
Текущие
464
Месяц назад
457
Средний рост
+0 / день
Обновлено
1 день назад

Отзывы о канале ML Product Hub - ML новости

Авторизуйтесь, чтобы оставить отзыв

Только зарегистрированные пользователи могут делиться своим мнением.

Пока нет отзывов

Станьте первым, кто поделится своим впечатлением об этом ресурсе!

Похожие ресурсы

Loading
Переход на светлую тему
Главная Каталог Подборки Блог Вход