"SFT"検索結果
2025-11-27
05:38

Prime IntellectがINTELLECT-3モデルを発売

分散化 AI プロトコル Prime Intellect は、106B パラメータを持つハイブリッド専門家モデル INTELLECT-3 を発表しました。このモデルは GLM 4.5 Air Base モデルに基づいており、SFT および RL を使用してトレーニングされています。Prime Intellect は今年の 3 月に 1500 万ドルの資金調達を完了しました。
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04:28

🔥スタートアップマイニングが進行中:$UNIO、$SFT、$X、$CYCON、$CYRUS、$CROS ✅$UNIOマイニングは$UNIOと$USDTのマイニングプールをサポートしており、$UNIOマイニングプールの年間収益率は最大1898.32%です; ✅$SFTマイニングは$SFTと$ETHプールをサポートしており、$SFTプールの年間収益率は518.2%に達することがあります; ✅$Xのマイニング年間収益は508.06%に達します; ✅ $CYCONマイニングは$CYCONと$GTマイニングプールをサポートしており、$CYCONマイニングプールの年間収益率は最大596.86%に達します。 ✅$CYRUS第二期マイニング、年率は282.41%に達する; ✅ $ CROSマイニングは、$ CROSと$ BTCマイニングプールをサポートしており、$ CROSマイニングプールの年間利回りは576.19%に達します; 💰 私の今:https://www.gate.io/zh/startup-mining
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08:30

zCloak NetworkとSolv Protocolは、戦略的パートナーシップを発表しました

2024年1月12日午後、第1回SFTイノベーションフォーラムが正式に発足しました。 会議中、zCloak NetworkとSolv Protocolの創設者は共同で、正式に戦略的パートナーになったことを発表しました。 2023年11月、シンガポール金融管理局(MAS)とガーナ中央銀行が共同で支援するシンガポール・フィンテック・フェスティバル(Singapore FinTech Festival)で、開発途上地域の零細・中小企業(MSME)が企業のデジタルID、デジタル認証、ERC3525技術を通じて国際貿易に参加し、国境を越えたデジタル経済活動において公正で正確かつ手頃な価格の金融サービスを受けられるよう支援することを目的とした、zCloakとSolvが共同で設計・インキュベートしたプロジェクト「DESFT」が紹介されました。 DESFTプロジェクトにおける深層協力を通じて、両当事者は、zCloakのゼロ知識証明、デジタルID技術、およびSolv ProtocolのERC-3525標準が、非常に優れた補完性、実用的なアプリケーションの開発における強力な組み合わせ、および幅広いイノベーションスペースを備えていることに合意しました。 現実世界の資産トークン化の道筋をよりよく探求するために、両社は正式にビジネス戦略的パートナーシップを確立し、将来の技術協力と商業着陸シナリオを共同で拡大しました。
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03:59

Flag_ビッグ言語モデル評価9月リスト:白川2が1位

TechWebの9月19日の報道によると、国内権威評価システムFlag_(Libra)は9月のリストに掲載された最新大型モデルの評価結果を発表した。最新の CLCC v2.0 主観的評価データセットに基づいて、Flag_ (Libra) 9 月リストは、最近普及した 7 つのオープンソース対話モデルの評価に焦点を当てています。全体的な結果から判断すると、Baichuan2-13 b-chat、Qwen-7 b-chat、Baichuan2-7 b-chat が最高であり、正解率は 65% を超えています。ベースモデルリストでは、Baichuan 2、Qwen、InternLM、および Aquila の客観的な評価結果はすべて、同じパラメータレベルの Llama および Llama2 モデルを上回りました。 SFT モデル リストでは、Baichuan 2-13 B-chat、YuLan-Chat-2-13 B、AquilaChat-7 B がトップ 3 にランクインしています。どちらの客観的評価リストでも、Baichuan 2 は優れたパフォーマンスを示し、基本モデルのテストでは中国語と英語の両方の分野で Llama 2 を上回りました。 Flag_ (Libra) は、北京知源人工知能研究所が立ち上げた大規模なモデル評価システムおよびオープンプラットフォームであり、研究者が基本モデルやデータを総合的に評価するのを支援する、科学的、公平かつオープンな評価ベンチマーク、方法およびツールセットを確立することを目的としていると報告されています。トレーニング アルゴリズムのパフォーマンス。 Flag_ 大規模言語モデル評価システムには現在、6 つの主要な評価タスク、約 30 の評価データ セット、および 100,000 を超える評価質問が含まれています。
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