home.social

#rlm — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #rlm, aggregated by home.social.

fetched live
  1. THANK YOU!

    i'm so grateful to you pointing that out.

    the suffering of the resistance MATTERS

    Resister Lives Matter

    #RLM #TruthWarriors #FBR #resist #resistance Alex Pretti Renee Good

    RE: https://bsky.app/profile/did:plc:2rbnehayht4ajiqfujmqmmxy/post/3mpflngnlx22a

  2. THANK YOU!

    i'm so grateful to you pointing that out.

    the suffering of the resistance MATTERS

    Resister Lives Matter

    #RLM #TruthWarriors #FBR #resist #resistance Alex Pretti Renee Good

    RE: https://bsky.app/profile/did:plc:2rbnehayht4ajiqfujmqmmxy/post/3mpflngnlx22a

  3. THANK YOU!

    i'm so grateful to you pointing that out.

    the suffering of the resistance MATTERS

    Resister Lives Matter

    #RLM #TruthWarriors #FBR #resist #resistance Alex Pretti Renee Good

    RE: https://bsky.app/profile/did:plc:2rbnehayht4ajiqfujmqmmxy/post/3mpflngnlx22a

  4. THANK YOU!

    i'm so grateful to you pointing that out.

    the suffering of the resistance MATTERS

    Resister Lives Matter

    #RLM #TruthWarriors #FBR #resist #resistance Alex Pretti Renee Good

    RE: https://bsky.app/profile/did:plc:2rbnehayht4ajiqfujmqmmxy/post/3mpflngnlx22a

  5. Почему маленькие модели побеждают большие – и что это значит для вашего стека

    Есть такое устойчивое интеллектуальное заблуждение: если модель больше — значит, она лучше. Больше параметров, больше обучающих данных, больше денег в предобучении — и вот вам SOTA. Гонка за размером казалась единственной игрой в городе. Но в 2025–2026 годах что‑то сломалось в этой логике. И сломалось публично, с цифрами и бенчмарками. Я хочу рассказать три истории, которые произошли практически одновременно и складываются в одну картину. Первая — про то, как Microsoft заткнула за пояс «самую опасную» языковую модель Anthropic с помощью ста специализированных агентов. Вторая — про MIT‑трюк, позволяющий маленькой GPT-5-mini обогнать полноразмерный GPT-5 вдвое на сложных задачах. Третья — про китайскую модель Qwen, которую сделала небольшая команда с ограниченными ресурсами, и которая сейчас работает в 200 000 продуктах по всему миру. В каждой истории маленький (или менее очевидный) игрок побеждает «большого». И каждый раз причина примерно одна и та же.

    habr.com/ru/articles/1043590/

    #llm #gpt5mini #qwen #claude_mythos #rlm #архитектура_иимоделей #ииоркестрация #rag

  6. Почему маленькие модели побеждают большие – и что это значит для вашего стека

    Есть такое устойчивое интеллектуальное заблуждение: если модель больше — значит, она лучше. Больше параметров, больше обучающих данных, больше денег в предобучении — и вот вам SOTA. Гонка за размером казалась единственной игрой в городе. Но в 2025–2026 годах что‑то сломалось в этой логике. И сломалось публично, с цифрами и бенчмарками. Я хочу рассказать три истории, которые произошли практически одновременно и складываются в одну картину. Первая — про то, как Microsoft заткнула за пояс «самую опасную» языковую модель Anthropic с помощью ста специализированных агентов. Вторая — про MIT‑трюк, позволяющий маленькой GPT-5-mini обогнать полноразмерный GPT-5 вдвое на сложных задачах. Третья — про китайскую модель Qwen, которую сделала небольшая команда с ограниченными ресурсами, и которая сейчас работает в 200 000 продуктах по всему миру. В каждой истории маленький (или менее очевидный) игрок побеждает «большого». И каждый раз причина примерно одна и та же.

    habr.com/ru/articles/1043590/

    #llm #gpt5mini #qwen #claude_mythos #rlm #архитектура_иимоделей #ииоркестрация #rag

  7. Почему маленькие модели побеждают большие – и что это значит для вашего стека

    Есть такое устойчивое интеллектуальное заблуждение: если модель больше — значит, она лучше. Больше параметров, больше обучающих данных, больше денег в предобучении — и вот вам SOTA. Гонка за размером казалась единственной игрой в городе. Но в 2025–2026 годах что‑то сломалось в этой логике. И сломалось публично, с цифрами и бенчмарками. Я хочу рассказать три истории, которые произошли практически одновременно и складываются в одну картину. Первая — про то, как Microsoft заткнула за пояс «самую опасную» языковую модель Anthropic с помощью ста специализированных агентов. Вторая — про MIT‑трюк, позволяющий маленькой GPT-5-mini обогнать полноразмерный GPT-5 вдвое на сложных задачах. Третья — про китайскую модель Qwen, которую сделала небольшая команда с ограниченными ресурсами, и которая сейчас работает в 200 000 продуктах по всему миру. В каждой истории маленький (или менее очевидный) игрок побеждает «большого». И каждый раз причина примерно одна и та же.

    habr.com/ru/articles/1043590/

    #llm #gpt5mini #qwen #claude_mythos #rlm #архитектура_иимоделей #ииоркестрация #rag