E
epsilon correct
/epsiloncorrect

epsilon correct

Open in Telegram  →
8.1Ksubscribers
8.7Kavg reach
108.3%ER
no data yetposts/day

charts · trends

8,080
+20(+0.25%)
Jul 2 – Jul 16 · 5

📨 Recent posts

21 total

Gemma 4 blogpost | model card | huggingface 4 размера: E2B, E4b (бывшие Gemma 3n/Gemini Nano); 26A4B, 31B Dense. Теперь лицензия Apache 2.0! Для всех моделей релизим претрейн и intruction tuned чекпойнты. Context length 256k у 31B модельки, 128k у остальных.…

14d ago👁 2.3Kopen

Мечта всех, кто хотел кожаночку как у Дженсена Хуанга – на следующем Sotheby's можно будет купить подписанную им куртку Tom Ford . Средства пойдут на благотворительность, ориентировочная цена – 40-60k$, хотя зачастую у аукционных домов не всё хорошо с оценкой спроса, и куртка может уйти за сильно больше какому-нибудь сотруднику фронтирной лабы. Если кто-то из дорогих подпищеков купит – маякните 😎

18d ago👁 1.9Kopen

Пока я откисаю в Корее от очередного сезона исхода дорогих коллег [ 1 , 2 , 3 , и др.] перед ICML , наша с читателями любимая Лилиан Вэн – авторка топ-1 блога по диплёрнингу – написала первый за почти два года пост про историю и развитие науки об оценке правил масштабирования ( scaling laws ) языковых моделей. Почему "правил", а не "законов" – чтобы не создавать ощущения универсальности самих зак…

19d ago👁 3.1Kopen

Проверяемся, запомнили ли вас ллмки на intheweights.com Гпт 5.5 меня задизреспектила 😭

32d ago👁 2.7Kopen

MTP спекулятивный декодинг в Gemma 4 : ускоряемся в два раза без потери качества 🥳 В нашу дорогую гемму наконец завезли спекулятивный декодинг, когда более маленькая модель предсказывает токены, которые могут верифицироваться большой моделью параллельно, существенно ускоряя инференс для локальных юзкейзов. Попробовать можно через HuggingFace transformers, остальные движки тоже скоро будут поддерж…

77d ago👁 7.4Kopen

Продолжаем геммапропаганду. В прошлом году у NVIDIA вышла неплохая статья о том, как ловить людей, которые доливают тест в трейн. CoDeC – нормализованный показатель перплексии, где для тестсета бенчмарка считают изменения в перплексии с дополнительными примерами из того же бенчмарка. Для неконтаминированных моделек мы ожидаем, что дополнительные примеры не будут сбивать модель с толку, а в лучшем…

96d ago👁 13Kopen

WeirdML – один из самых необычных бенчмарков для ЛЛМок. В него входят необычные open-ended задачки по МЛю, например, написание МЛ пайплайнов по распознаванию цифр со всего 28 размеченными примерами и ~50к неразмеченными, предсказание формы фигур, или восстановление перемешанных фрагментов изображений. Gemma 4 31B оказалась самой сильной открытой моделью на этом бенчмарке, опередив GLM 5 (MoE на 7…

102d ago👁 9.6Kopen

Мои любимые artificial analysis выложили своё независимое тестирование Gemma 4 ( твит , страница с результатами ), по результатам вышло хуже квенов из-за просадки на 𝜏²-bench, ну и ладно с ним. На картинку с бенчмарками можно позалипать в комментариях к посту. В этой версии мне довелось поработать над околонаучными бенчмарками и работой с длинным контекстом, а там мы наступаем на пятки китайским…

108d ago👁 9.8Kopen

Gemma 4 blogpost | model card | huggingface 4 размера: E2B, E4b (бывшие Gemma 3n/Gemini Nano); 26A4B, 31B Dense. Теперь лицензия Apache 2.0! Для всех моделей релизим претрейн и intruction tuned чекпойнты. Context length 256k у 31B модельки, 128k у остальных. Скажу по секрету – можно пробовать и больше, должно работать. LLM Arena на уровне Kimi 2.5, бенчмарки можно посмотреть на huggingface

110d ago👁 13.8Kopen

Gemini embedding 002 блог | API docs Первые по-настоящему мультимодальный эмбеддинги от нас. Теперь можно за в один эмбеддинг загнать до 8к токенов текста, 6 картинок, 120 секунд видео, 80 секунд аудио или 6 страниц PDF. Цены почти не изменилась – с $0.15/MTok до $.20/MTok, для batch использования – вдвое дешевле. В этой версии сильно улучшили качество эмбеддингов по коду, теперь распознаёт больш…

133d ago👁 7.1Kopen

Artificial analysis (они зайки, делают лучшие бенчмарки сейчас) пишут про то, что изменилось : 1. Подрос общий индекс способностей модельки: SotA результаты на их бенчмарках при меньшем количестве использованных токенов, чем Opus 4.6 или GPT 5.2-xhigh, при этом скорость генерации сильно выше. 2. Почти вдвое уменьшили количество галлюцинаций (88%->50%), но при этом количество общих знаний у модели…

152d ago👁 7.9Kopen

Gemini 3.1 Pro model card Обновили нашу флагманскую модель, основной фокус в этом релизе на агентских способностях и кодинге, но и в общих способностях моделька подкачалась. Цена осталась такой же, как на 3 Pro. Поиграться, как обычно, можно на ai.dev

152d ago👁 16.8Kopen

channel description

Машинное обучение, графы, языковые модели. Чуток про карьеру исследователя в FAANG, путь PhD и щепотка полезной математики. Связаться с автором: @deltaincorrect . Рекламы в канале нет.

channel info

Telegram ID
Indexed sinceJun 10, 2026
Last refreshedJul 15, 2026

similar channels/ai

support