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ニュース記事 112
“AI Code Guide”
How KOHO built a Claude-powered self-serve analytics tool on years of dbt governance
KOHO explains why AI self-serve analytics needs a strong data culture and a governed dbt foundation first.
Announcing SOCI-indexed images for faster SageMaker AI jobs
Seekable OCI (SOCI) indexing for Amazon SageMaker AI training and processing jobs takes full container image download off the critical path. SageMaker AI lazy-loads your image to start containers in seconds instead of minutes, with no changes to your job definition. See the benchmarks and how to adopt it.
How KOHO built a Claude-powered self-serve analytics tool on years of dbt governance
KOHO explains why AI self-serve analytics needs a strong data culture and a governed dbt foundation first.
[AINews] Anthropic ends Coding Interviews: "Hunger beats tenure"
Since coding is solved, why code for the job?
b11941
model : add LiquidAI/LFM3-Audio-2B and LiquidAI/LFM3-Omni-2B (#31257) * model : add LiquidAI/LFM3-Audio-2B and LiquidAI/LFM3-Omni-2B Co-authored-by: Xuan Son Nguyen Assisted-by: Claude Opus 5.5 * convert : read the LFM3-Audio config.json as released A transformers that knows lfm3_audio rewrites the config into another layout (no lfm/encoder keys). Assisted-by: Claude Opus 5.5 * mtmd : disable flash attention for the LFM3-Audio depthformer Assisted-by: Claude Opus 5.5 * tts : add a voice option for LFM3-Audio and LFM3-Omni The model card offers a female and a male voice; --tts-voice for llama-tts, "voice" for the server /tts. Assisted-by: Claude Opus 5.5 * clean up template handling * convert : detect LFM3-Audio and LFM3-Omni by model_type Assisted-by: Claude Opus 5.5 * move banned tokens -
NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe and Granary v2: Intelligent Multilingual Transcription You Can Prompt and Adapt
NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe and Granary v2: Intelligent Multilingual Transcription You Can Prompt and Adapt
私たちがデザインエージェントをどのように構築したか
LangChainが、ブランドに合わせた動画、グラフィック、プレゼンテーション資料を生成するSlack向けのオープンソース型デザインエージェント「Content Studio」と、それを支えるハーネスをどのように構築したか。
TraceQuery：拡散言語モデルにおけるフルデノイズング軌跡から再計算すべき内容を学習する
arXiv:2610.33008v1 公告タイプ：新規 要旨：拡散型大規模言語モデル（dLLMs）は、反復的なマスク付きデノイズングによって柔軟な生成を実現する一方で、デノイズングの各ステップにおいてトークン表現を繰り返し再計算するため、推論コストが大幅に増加します。既存のキャッシュベースの手法では、デノイズングの各ステップ間で中間結果を再利用し、各ステップごとに固定スケジュールまたは変化を示すヒューリスティック信号に基づいて選択された一部の位置のみを再計算することで、このコストを低減しています。一方、我々の軌跡実験は、むしろデコード軌跡こそがより重要な指標であることを示唆しています。キャッシュによる生成は、完全なデノイズング軌跡に近い状態を維持している限り精度を保ち、誤差は主にマスク順序の逸脱に集中し、参照プレフィックスが長くなるほど減少することが明らかになりました。これにより…
Build specialized multimodal models with LFM3
Build specialized multimodal models with LFM3
b11919
opencl: refine mul mat id -1 index (#31170) Assisted-by: Codex **Website:** - **Attestations:** - **macOS/iOS:** - [macOS Apple Silicon (arm64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11919/llama-b11919-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/b11919/llama-b11919-bin-macos-x64.tar.gz) - [iOS XCFramework](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11919/llama-b11919-xcframework.zip) **Linux:** - [Ubuntu x64 (CPU)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11919/llama-b11919-bin-ubuntu-x64.tar.gz) - [Ubuntu arm64 (CPU)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11