#machine-learning — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #machine-learning, aggregated by home.social.
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GLMNet in Python: Generalized Linear Models
https://thierrymoudiki.github.io/blog/2024/11/18/python/r/GLMNet-post -
GLMNet in Python: Generalized Linear Models
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Insilico Medicine has advanced rentosertib, an AI-discovered and generative-AI-designed oral inhibitor, into Phase III human clinical trials. https://www.artificialintelligence-news.com/news/insilico-medicine-advances-ai-drug-for-ipf-to-phase-iii-trials/ #ai #medicine #health #pharmatech #machinelearning #technology
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Insilico Medicine has advanced rentosertib, an AI-discovered and generative-AI-designed oral inhibitor, into Phase III human clinical trials. https://www.artificialintelligence-news.com/news/insilico-medicine-advances-ai-drug-for-ipf-to-phase-iii-trials/ #ai #medicine #health #pharmatech #machinelearning #technology
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AI & Expert Systems | @DrJimCarey | Flipboard
AI and Expert Systems news, developments, recommendations, tips and tutorials.
https://flipboard.com/@drjimcarey/ai-expert-systems-erpftjj3y?utm_source=dlvr.it&utm_medium=mastodon
#AI #ExpertSystems #ArtificialIntelligence #Technology #TechNews #FutureOfWork #Tutorials #MachineLearning #Innovation #DataScience -
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AutoML in nnetsauce (randomized and quasi-randomized nnetworks)
https://thierrymoudiki.github.io/blog/2023/10/22/python/quasirandomizednn/nnetsauce-lazy-predict-preview -
AutoML in nnetsauce (randomized and quasi-randomized nnetworks)
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RT @naymur_dev: Der Vergleich von GLM 5.2 gegen DeepSeek v4 Pro: Jeder spricht darüber, dass DeepSeek v4 Pro GLM 5.2 dominieren wird. Also führte ich einen Test mit den /design-Features von Command Code durch. GLM 5.2 kostet $0,032, während DeepSeek-v4-Pro nur $0,00052 kostet. Basierend auf Preisgestaltung und Gesamt-Design würde ich sagen, dass DeepSeek gewinnt. Aber wenn du dich nur auf das Design konzentrierst, gewinnt GLM 5.2. OS-Modelle funktionieren nur gut, wenn du sie mit dem richtigen Harness einsetzt. Video
mehr auf Arint.info
#AIComparison #DeepSeek #DesignFeatures #GLM52 #MachineLearning #TechReview #arint_info
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AI-Weekly for Tuesday, July 7, 2026 - Issue 224 | By Aaron Di Blasi, Publisher | Courtesy of the PWD Media Co-Op
https://ai-weekly.ai/newsletter-07-07-2026/✨ The Week's News in Artificial Intelligence
A Mind Vault Solutions, Ltd. Publication
#AI #news #AINews #ArtificialIntelligence #AIWeekly #TechNews #TechTrends #MachineLearning #DataScience #AIResearch #FutureTechEmail Subscribers: 51,093 🔢️
Social Media: 190,488 🔢️The world's #1 online resource for AI news and trends.
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AI-Weekly for Tuesday, July 7, 2026 - Issue 224 | By Aaron Di Blasi, Publisher | Courtesy of the PWD Media Co-Op
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Roblox is hiring [2026] Senior Machine Learning Engineer, Recommendation Systems - PhD Early Career
🔧 #cplusplus #golang #java #python #machinelearning #seniorengineer
🌎 San Mateo, California
⏰ Full-time
🏢 RobloxJob details https://jobsfordevelopers.com/jobs/2026-senior-machine-learning-engineer-recommendation-systems-phd-early-career-at-roblox-com-dec-17-2025-54d705?utm_source=mastodon.world&utm_medium=social&utm_campaign=posting
#jobalert #jobsearch #hiring -
Roblox is hiring [2026] Senior Machine Learning Engineer, Recommendation Systems - PhD Early Career
🔧 #cplusplus #golang #java #python #machinelearning #seniorengineer
🌎 San Mateo, California
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🏢 RobloxJob details https://jobsfordevelopers.com/jobs/2026-senior-machine-learning-engineer-recommendation-systems-phd-early-career-at-roblox-com-dec-17-2025-54d705?utm_source=mastodon.world&utm_medium=social&utm_campaign=posting
#jobalert #jobsearch #hiring -
For 12 hours GitHub got hammered by a massive bot/AI scraping attack. Everyone's code. Your code. The training-data land grab is getting ugly — found this before the timeline caught up.
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For 12 hours GitHub got hammered by a massive bot/AI scraping attack. Everyone's code. Your code. The training-data land grab is getting ugly — found this before the timeline caught up.
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Nun habe ich also #KI #DeFeedback von #Alphalabs gekauft. Eine Lizenz für ein #Plugin, netto 450€. Gleich geht's los zum Aufbau und ersten Einsatz in einer Kirche.
Im Prinzip rechnet das Plugin aus einem (Live-)Audio-Signal „alles“ raus, was Hall oder Rückkopplung ist. Mittels #MachineLearning. Auf meinem #Waves-Rechner, einem Mac Mini M1 kann ich 4 Kanäle damit live verarbeiten, mehr packt er nicht. Über Dante mit einer Latenz im Kanal-Insert vom Digitalmischpult von ca. 6msec.
Ich habe gewisse Zweifel daran, dass das Plugin optimiert ist, Apples Neural Engine zu nutzen, oder irgendwas mit Nvidia GPUs auf dem PC.
Am befremdlichsten allerdings finde ich als EU-Europäer, dass Alphalabs diese Software verkaufen kann, ohne jemals mit einer postalischen Anschrift im Internet aufzutreten. Kaufen tut man über den Zwinschenhändler #Fastspring. Mit wem man den Lizenzvertrag abschließt, bleibt am Ende unklar.
Der erste Real-Life-Test also heute…
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Nun habe ich also #KI #DeFeedback von #Alphalabs gekauft. Eine Lizenz für ein #Plugin, netto 450€. Gleich geht's los zum Aufbau und ersten Einsatz in einer Kirche.
Im Prinzip rechnet das Plugin aus einem (Live-)Audio-Signal „alles“ raus, was Hall oder Rückkopplung ist. Mittels #MachineLearning. Auf meinem #Waves-Rechner, einem Mac Mini M1 kann ich 4 Kanäle damit live verarbeiten, mehr packt er nicht. Über Dante mit einer Latenz im Kanal-Insert vom Digitalmischpult von ca. 6msec.
Ich habe gewisse Zweifel daran, dass das Plugin optimiert ist, Apples Neural Engine zu nutzen, oder irgendwas mit Nvidia GPUs auf dem PC.
Am befremdlichsten allerdings finde ich als EU-Europäer, dass Alphalabs diese Software verkaufen kann, ohne jemals mit einer postalischen Anschrift im Internet aufzutreten. Kaufen tut man über den Zwinschenhändler #Fastspring. Mit wem man den Lizenzvertrag abschließt, bleibt am Ende unklar.
Der erste Real-Life-Test also heute…
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RT @MiaAI_lab: Welches lokale Modell ist das beste für Agentic Workflows auf einem einzelnen @NVIDIAAI DGX Spark? (oder einem anderen Rig mit 96-128 GB VRAM) Nach der Auswertung von 84 Szenarien, 16 Kategorien und jeweils 8 Durchläufen im Hermes-Agent-Stil für die mehrstufige Tool-Orchestrierung gibt es einen sehr klaren Sieger. 🏆 Qwen 3.6 35B A3B Q8KXL liegt auf Platz 1. Es ist das einzige Modell, das durchweg perfekte Ergebnisse erzielte und keine katastrophalen Ausfälle aufwies. Die vollständige Rangliste: Qwen 3.6 35B A3B UD Q8KXL — 91,0 | Qwen 3.6 27B NVFP4 — 89,0 | Qwopus 3.6 27B Coder MTP — 85,2 | DeepSeek V4 Flash Q2 — 86,5 | Agents-A1 Q80 — 83,4 | Gemma 4 26B — 81,4 | Nemotron 3 Nano Omni 30B — 79,0 Fazit: Wenn du 2026 Agenten lokal auf einem DGX Spark oder einem anderen Rig mit 96–128 GB VRAM betreibst, ist Qwen 3.6 35B Q8KXL derzeit die beste Wahl. Vollständiger Bericht + tiefgehende Analyse 👇 https://github.com/MiaAI-Lab/Best-Local-ModelAgentic-Workflows2026
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#AgenticAI #AIAgents #LocalLLM #MachineLearning #NVIDIADGX #Qwen36 #arint_info
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RT @jenzhuscott: So @TencentHunyuan @ShunyuYao12 haben nicht enttäuscht – sie haben gerade Hy3 veröffentlicht. Apache 2.0. Die Zahlen 🔥🔥 – 295 Mrd. Gesamtparameter, 21 Mrd. aktive Parameter. Im Vergleich zu DeepSeek/Qwen bei ~1 Bio. und der ausländischen Frontlinie bei ~10 Bio. - API: ¥1 / ¥4 / ¥0,25 pro Million Tokens. Das günstigste chinesische Modell auf dem Markt. Günstiger als DeepSeek (wenn man sich das überhaupt vorstellen kann👽). ~7× günstiger als GLM-5.2. - Token-Effizienz im Vergleich zu GLM-5.2 bei Büroaufgaben: Dokumente -47%, PPT -49%. - Halluzinationsrate 12,5% → 5,4%. MRCR Langkontext 42,9% → 75,1%. - SWE-Bench-Varianz über 3 Gerüste (Codebuddy/Cline/KiloCode) ≤4 pp. - 270-Experten-Blindbewertung: Hy3 2,67/4 vs. GLM5.1 2,51/4. „In Schlagdistanz zur Frontlinie“ ist der falsche Rahmen. Bei 21 Mrd. aktiven Parametern versucht Hy3 nicht, zur Frontlinie zu gehören. Es zeigt vielmehr, dass die Frontlinie nicht dort liegt, wo der Wert ist. Die eigentliche These, die in der Ankündigung verborgen ist: Das Scaling verlagert sich vom Pretraining zu RL- und Produkt-Feedback-Schleifen. WorkBuddy (Tencents Agent für weiße Kragen, #1 im Workflow nach Nutzerbasis) ist das Daten-Flugrad. Das Pretraining-Scale hat sein Plateau erreicht. Die neue Engpassstelle sind reale Aufgabenumgebungen. Wenn das stimmt, ist das Spiel mit kleinen Modellen und günstigen APIs kein Preiswettbewerb. Es ist die neue Architektur 🚀
mehr auf Arint.info
#AI #DeepLearning #Hy3 #MachineLearning #OpenSource #Tencent #arint_info
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RT @jenzhuscott: So @TencentHunyuan @ShunyuYao12 haben nicht enttäuscht – sie haben gerade Hy3 veröffentlicht. Apache 2.0. Die Zahlen 🔥🔥 – 295 Mrd. Gesamtparameter, 21 Mrd. aktive Parameter. Im Vergleich zu DeepSeek/Qwen bei ~1 Bio. und der ausländischen Frontlinie bei ~10 Bio. - API: ¥1 / ¥4 / ¥0,25 pro Million Tokens. Das günstigste chinesische Modell auf dem Markt. Günstiger als DeepSeek (wenn man sich das überhaupt vorstellen kann👽). ~7× günstiger als GLM-5.2. - Token-Effizienz im Vergleich zu GLM-5.2 bei Büroaufgaben: Dokumente -47%, PPT -49%. - Halluzinationsrate 12,5% → 5,4%. MRCR Langkontext 42,9% → 75,1%. - SWE-Bench-Varianz über 3 Gerüste (Codebuddy/Cline/KiloCode) ≤4 pp. - 270-Experten-Blindbewertung: Hy3 2,67/4 vs. GLM5.1 2,51/4. „In Schlagdistanz zur Frontlinie“ ist der falsche Rahmen. Bei 21 Mrd. aktiven Parametern versucht Hy3 nicht, zur Frontlinie zu gehören. Es zeigt vielmehr, dass die Frontlinie nicht dort liegt, wo der Wert ist. Die eigentliche These, die in der Ankündigung verborgen ist: Das Scaling verlagert sich vom Pretraining zu RL- und Produkt-Feedback-Schleifen. WorkBuddy (Tencents Agent für weiße Kragen, #1 im Workflow nach Nutzerbasis) ist das Daten-Flugrad. Das Pretraining-Scale hat sein Plateau erreicht. Die neue Engpassstelle sind reale Aufgabenumgebungen. Wenn das stimmt, ist das Spiel mit kleinen Modellen und günstigen APIs kein Preiswettbewerb. Es ist die neue Architektur 🚀
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#AI #DeepLearning #Hy3 #MachineLearning #OpenSource #Tencent #arint_info
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RT @Mr_Salio: Gemini 3.5 Pro Benchmark-Leak Gemini 3.5 Pro übertrifft Claude Fable 5 angeblich in internen Bewertungen Signifikante Leistungsverbesserungen im Zero-Shot-Bereich Derzeitige private Validierung und Tests Vorbereitungen für die öffentliche Einführung scheinen im Gange zu sein Gemini 3.5 Pro zielt aktuell auf einen Start am 17. Juli ab. Freuen Sie sich auf Gemini 3.5 Pro?
mehr auf Arint.info
#AI #Benchmark #Gemini35Pro #Google #MachineLearning #TechNews #arint_info
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Small AI Models Gain Traction In places with unreliable networks
https://spectrum.ieee.org/small-language-models-ai-pharmaceuticals
Comments: https://news.ycombinator.com/item?id=48812055
#HackerNews #SmallAIModels #UnreliableNetworks #AITrends #TechInnovation #MachineLearning
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Small AI Models Gain Traction In places with unreliable networks
https://spectrum.ieee.org/small-language-models-ai-pharmaceuticals
Comments: https://news.ycombinator.com/item?id=48812055
#HackerNews #SmallAIModels #UnreliableNetworks #AITrends #TechInnovation #MachineLearning