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マイクロソフト研究院は、ゼロ知識証明における長年の三大課題——生成効率の低さ、開発ハードルの高さ、ポスト量子安全性の不足——を単一のシステムで同時に解決する初のゼロ知識仮想マシン「Magnetar」を発表しました。同システムは、RustやGo、Cなどの主流言語で記述されたプログラムを直接コンパイルして実行し、検証可能な証明を自動生成します。その性能は、現行で最も高速なzkVMに比べて平均で10～39倍速く、証明の検証にはわずか約12ミリ秒しか要しません。さらに、セキュリティ基盤はSHA-256やSHA-3といったNISTによって標準化され、数十年にわたり暗号学的検証を経てきた標準ハッシュ関数のみで構成されており、信頼できる初期設定や楕円曲線、あるいは十分に検証されていない斬新な数学的仮定を一切必要としません。
HiRO-ACEv2: コストの分流のための3キロ解像度で極端な気象をシミュレート
LFM2.5-24B-A2B の速い、私用代理店のオンデバイザーを実行して下さい
存在しないモデルなので、自分で作った
Falcon ASRの紹介
1つのモデルファミリー、2つのゴールドレベルの結果:IOIとIMOのためのファインチューニングネモトロン
エッジのマルチモーダルオープンd1決定モデル
ジャンプトレーディングは、量的研究を拡大するためにOpenAIを使用しています。 複数のデータソースと人間のレビューを組み合わせるAIワークフローの長期実行方法を参照してください.
OpenAIがEU規則の下で透かしに近づいている方法 透かしが適用される場所、検出の仕組み、およびなぜアクセスが研究者と始まるかを学びます.
Holo4:一般主義のコンピュータ使用の代理店に動力を与えられる
RL環境のハブへようこそ
キム・ジュン, oMLX クリエイターとメンテナ, MLX コミュニティをサポートするためにハッギングフェイスに参加
tokenizers v1: 測定される符号化、デコードおよびスケーリング
新しいOpenAI経済研究では、労働者が従来の役割を超えてAIを使用する方法や、新しい活動がその作業の部分を再発する様子が示されています.
エージェントはタスクを承認しました。 繰り返しますか?
Fyxerは、OpenAIモデル、微調整、メモリ、および実際のユーザーフィードバックを使用して、各ユーザーの音声で受信トレイとメールのドラフトを整理します.
Gradio ワークフローで AUTOMATIC1111 を再構築する
HF ジョブ間で LoRA と GRPO を同期: バケット、プロキシ、NCCL なし
パウロ・クリスタノが、AIアライメント、安全、規格に関する経験を持たせる、OpenAI財団理事と安全衛生委員会に参画.
OpenAIでは、コーディングエージェントがAI研究を再構築しています。 エージェントの使用、実験速度、タスクの複雑性、および研究加速に関する早期データをご覧ください.
