Codex pesquisa kernels mais rápidos
Agentic research aplicado a otimização de baixo nível é sinal real.
fonte: Auto-research with codex: How I achieved a 232x Faster Kernel
Agentic research aplicado a otimização de baixo nível é sinal real.
Agentic research aplicado a otimização de baixo nível é sinal real.
fonte: Auto-research with codex: How I achieved a 232x Faster Kernel
Técnica de segurança para achar comportamento enganoso em transcritos longos de agentes.
fonte: Using Chunked Monitoring to Detect Deception in Long Transcripts
Propõe algoritmo para identificar quando um modelo foi destilado de outro.
fonte: How To Catch a Distilled Model
Layer streaming para 8B em 4 GB pode ampliar ajuste local, mas pede validação.
fonte: MakazhanAlpamys/Soup
Pode servir como memória navegável para conversas e agentes.
fonte: Show HN: ThoughtDAG – An editable context graph for LLM conversations
DiffusionGemma levanta um problema concreto de interpretabilidade em modelos que geram texto por difusão.
fonte: Does DiffusionGemma do latent reasoning?
Propõe destilar instruções textuais como alternativa interpretável a parte do fine-tuning.
fonte: What if Parameter Updates were Text?
Métrica simples conecta saúde metabólica e risco cardiovascular.
fonte: Abdominal fat predicts heart disease risk better than BMI