Build specialized multimodal models with LFM3
Build specialized multimodal models with LFM3
Build specialized multimodal models with LFM3
エンタープライズAIガバナンスは、自動化システムが何を実行できるかを規定するデータ、ワークフロー、制御の領域へと進展しています。エージェントが金融、監査、コンプライアンス、サステナビリティといった分野で重要な業務を担うようになる中、組織には、ビジネス文脈に根ざし、その出所を追跡可能で、明確な説明責任に基づいて管理された結果が求められます。TheCUBEによるWorkivaのAmplifyイベントのプレビューでは、[…]が強調されました。この記事「TheCUBEのWorkiva Amplifyイベント報道から見落としがちな3つの洞察」は、最初にSiliconANGLEに掲載されました。
arXiv:2610.33012v1 発表タイプ:新規 要旨:ツール利用を備えた大規模言語モデル(LLM)エージェントは、同一の状態から独立した実行を行った際、異なるツールを呼び出したり、矛盾する出力を生成したり、互いに異なる戦略を採用したりと、一貫性のない挙動を示します。この変動性は時間の経過とともに累積し、デプロイメントの信頼性を損ないます。既存の評価指標は主に完了ベースのスコアによってタスクの正しさを測定しており、実行間におけるエージェントの振る舞いの一致性を捉えられていません。一方で、エージェントの振る舞いは、確率分布を用いたトークンレベルでの分析や、意味クラスタリングによる単一応答レベルでの分析が行われていますが、いずれも軌跡上の将来のターンにわたって不一致がどのように伝播していくかを捉えることはできません。そこで私たちは、Recursive Semantic Divergence(RSD)という手法を提案します。これは未使用の…
metal : add GGML_OP_TOP_K_MASK (#31230) * metal : add GGML_OP_TOP_K_MASK Port the fused top-k mask from the CUDA backend: a grid-stride kernel fills the output with -inf, then one threadgroup per row copies the mask values of the kept cells over it. Function constants drop the score, blocks and extra paths that a given graph does not use. Assisted-by: dsh:llama.cpp/ggml-org/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF (MacBook, M5 Max, 128GB) * metal : clean up top-k mask kernel formatting Assisted-by: dsh:llama.cpp/ggml-org/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF (MacBook, M5 Max, 128GB) **Website:** - **Attestations:** - **macOS/iOS:** - [macOS Apple Silicon (arm64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11927/llama-b11927-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS Apple Silicon (arm64, KleidiAI enabled) [DISABLED](
models : replace ggml_tensor** out-params with output structs (#31142) The hyper-connection and DSA graph builders wrote their extra outputs (post / comb gates, carried top-k selections, inject gates) through ggml_tensor** out-params. Return them in a small struct next to the primary output instead. Assisted-by: dsh:llama.cpp/ggml-org/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF (MacBook, M5 Max, 128GB) **Website:** - **Attestations:** - **macOS/iOS:** - [macOS Apple Silicon (arm64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11907/llama-b11907-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS Apple Silicon (arm64, KleidiAI enabled) [DISABLED](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/23780) - [macOS Intel (x64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11907/llama-b11907-bin-macos-x64.tar.gz) - [
Unprecedented demand for bandwidth calls for bringing optics closer to silicon through a fundamental rethinking of the optical interconnect roadmap. The post The imec Report: Scaling Optical Interconnects For The AI Era appeared first on Semiconductor Engineering.
OpenAI released GPT-6.1 Terra, a fast computer-use and vision model priced at $1/$5 per million tokens. It matches GPT-6 Astra’s medium-effort Agents’ Last Exam score at $0.29 per task versus $4.82. The post OpenAI Launches GPT-6.1 Terra, Halving GPT-6.1 Sol’s API Price for Agent Work appeared first on MarkTechPost.
The S-1, the numbers, and the reactions.
# Release v5.21.0 ## New Model additions ### MiniCPM-OCR MiniCPM-OCR is a document-understanding model from OpenBMB's MiniCPM-V family. It keeps the MiniCPM-V 4.6 architecture, which pairs a SigLIP vision encoder and a window-attention merger with a Qwen3.5 language model. It is specialized for reading text-dense images such as scanned pages, screenshots, receipts and tables. **Links:** [Documentation](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/minicpm_ocr) | [Paper](https://huggingface.co/papers/2509.18154) * Feat test (#49920) by @guarin in [#49920](https://github.com/huggingface/transformers/pull/49920) ### Flint Flint is Recursive's mixture-of-experts language model. Compared to a standard SwiGLU MoE transformer such as Qwen3-MoE, it uses hybrid attention (sliding-windo
When you’re speaking to a device, you expect text to appear as you talk. That makes streaming automatic speech recognition (ASR) a different challenge from batch transcription, where the model... The post Optimizing Streaming Speech Recognition on Arm® Edge Devices with ExecuTorch appeared first on PyTorch.