Python вопросы с собеседований
24.8K subscribers
712 photos
93 videos
17 files
582 links
Вопросы с собеседований по Python

@workakkk - админ

@machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml

@pro_python_code - Python

@data_analysis_ml - анализ данных на Python

@itchannels_telegram - 🔥 главное в ит

РКН: clck.ru/3FmrFd
Download Telegram
Forwarded from Machinelearning
✔️ Liquid AI выпустила локального агента, который работает на телефоне

LFM2.5-2.6B - компактная агентная модель на 2,6 млрд параметров. Она умеет планировать действия, вызывать инструменты и выполнять многошаговые задачи полностью на устройстве, без облачного API.

Модель обучили примерно на 34 трлн токенов, расширили словарь до 128 тысяч токенов и добавили контекст 128K.

Особенно интересно устроено дообучение:

- отдельные модели-эксперты усиливали математику, код, tool use и длинный контекст;
- затем их навыки перенесли в одну модель через on-policy distillation;
- финальный этап прошёл внутри реальных агентных сред, включая Hermes Agent и OpenClaw.

По тестам Liquid AI, модель выдаёт:

- до 220 токенов/с на Apple M5 Max;
- до 113 токенов/с на Ryzen AI Max+ 395;
- около 30 токенов/с на смартфоне;
- почти 15 000 выходных токенов/с на одной H100 при высокой параллельной нагрузке.

При этом потребление памяти на CPU остаётся ниже 2,5 ГБ.

В бенчмарках LFM2.5-2.6B обходит более крупные Gemma и Qwen в ряде задач на следование инструкциям и использование инструментов. В сложном программировании большие модели пока сохраняют преимущество.

Есть поддержка llama.cpp, MLX, vLLM, SGLang и ONNX. Доступны базовая и дообученная open-weight версии.

Источник:
https://www.liquid.ai/blog/lfm2-5-2-6b

#LiquidAI #opensource

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2👍1