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ScreenSuite: Die umfassendste Evaluationssuite für GUI-Agenten
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ScreenSuite ist eine neue Benchmarking-Suite von Hugging Face, die einen standardisierten Rahmen zur Bewertung von Vision-Language-Modellen bei GUI-basierten Agenten bietet.

Effizientes Online-Lernen mit TRL und VLLM
Erfahren Sie, wie die Integration von vLLM in TRL die Effizienz beim Training großer Sprachmodelle verbessert und GPU-Ressourcen optimal nutzt.

Google veröffentlicht App zur lokalen Ausführung von KI-Modellen auf Android
Die Google AI Edge Gallery ermöglicht es Nutzern, KI-Modelle lokal auf Android-Geräten zu finden und auszuführen, ohne dass eine Internetverbindung erforderlich ist.

Hugging Face präsentiert zwei vollständig Open-Source-Humanoide Roboter
Hugging Face hat zwei neue humanoide Roboter vorgestellt: HopeJR und Reachy Mini, die Open Source sind und darauf abzielen, KI-Anwendungen zu testen.

DeepSeek veröffentlicht kleines Update für das R1-Reasoning-Modell
DeepSeek hat ein aktualisiertes R1-Reasoning-Modell auf Hugging Face veröffentlicht, das als kleines Upgrade beschrieben wird. Die Details sind spärlich, doch die Veröffentlichung könnte für Entwickler von Bedeutung sein.

STRUCTURED CODEAGENTS FÜR INTELLIGENTERE AUSFÜHRUNGEN
In diesem Artikel wird die innovative Kombination von strukturierter Generierung und codebasierten Aktionen durch Hugging Face vorgestellt, die die Leistung von CodeAgents verbessert.

EFFICIENT GRPO AT SCALE
Liger optimiert die Group Relative Policy Optimization (GRPO) und reduziert den Speicherbedarf um 40 %. Der Artikel behandelt die Integration in TRL und die Vorteile der neuen Funktionen.

Ein MCP-gestützter Agent in ~70 Zeilen Code
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie einen MCP-gestützten Agenten in Python erstellen können, um leistungsstarke Tools für große Sprachmodelle zu nutzen.

Quantisierung von Diffusionsmodellen: Effizienzsteigerung durch moderne Techniken
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Quantisierungstechniken in Hugging Face Diffusers die Modellgröße reduzieren und die Effizienz von Diffusionsmodellen steigern.
