基于开源成果的一组实验
eliebakouch · x · 2026-07-19
作者说这可能是 jlens 的最后一组实验之一,并表示后续会详细写。它的有意思之处在于:实验大量建立在开放科学材料之上,包括开源模型、OLMo/SmolLM checkpoint、Marin Delphi 的 scaling laws 和 optimizer、Laguna 的量化 checkpoint 等。
「研究」频道最新
- Datology Curation Studio 线上深潜:少于 20% 算力匹配最强基线 — josh_wills · 2026-10-27
- KANLab 开源:浏览器里可视化玩转 KAN 网络 — Lukas Niehaus · 2026-10-27
- CMU 提出 LLM2Cert:LLM 生成证书,SMT/Lean 自动验证 — CarnegieMellonU · 2026-10-27
- NVIDIA 开源 FLORA:机器人数据引擎,成本仅 GPT-6 Astra 的 1/125 — nvidia · 2026-10-27
- RSNA 2026 深度学习实验室回归:芝加哥四天八节动手 AI 课 — PRouzrokh · 2026-10-27
- 实验:同时调控两组神经元,模型自行组合出「gnome」概念 — Sauers_ · 2026-10-27