Telegram Group & Telegram Channel
🌟 Deep Cogito представила серию языковых моделей с открытым исходным кодом.

Deep Cogito выпустила семейство языковых моделей размером 3B, 8B, 14B, 32B и 70B параметров, которые уже доступны для загрузки.

По заявлению разработчиков, их модели превосходят аналогичные открытые решения от LLaMA, DeepSeek и Qwen в большинстве стандартных бенчмарков. Например, 70B-версия обходит новую 109B MoE-модель Llama 4, несмотря на меньший размер.

Все модели обучены с помощью метода Iterated Distillation and Amplification (IDA) — стратегии, которая сочетает итеративное самоулучшение и «сжатие» интеллекта для преодоления ограничений, накладываемых человеческим контролем.

Суть IDA проста: сначала модель «усиливает» свои способности, тратя больше вычислительных ресурсов на поиск решений через CoT, а затем «дистиллирует» эти улучшения в свои параметры. Такой цикл повторяется, создавая петлю обратной связи — каждая итерация делает модель умнее, а её мышление эффективнее. По словам команды, этот подход не только масштабируем, но и быстрее, чем RLHF.

Семейство поддерживает 2 режима работы: стандартный (прямой ответ) и «рефлексивный», где система сначала обдумывает запрос, как это реализовано в Claude 3.7. Они оптимизированы для программирования, вызова функций и агентских сценариев, но без акцента на CoT — разработчики считают, что короткие шаги эффективнее в реальных задачах.

Уже в ближайшие месяцы ожидаются версии на 109B, 400B и 671B параметров и вариации с MoE-архитектурой.

Модели доступны на Hugging Face, Ollama и через API Fireworks AI/Together AI.

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/ai_machinelearning_big_data/7292
Create:
Last Update:

🌟 Deep Cogito представила серию языковых моделей с открытым исходным кодом.

Deep Cogito выпустила семейство языковых моделей размером 3B, 8B, 14B, 32B и 70B параметров, которые уже доступны для загрузки.

По заявлению разработчиков, их модели превосходят аналогичные открытые решения от LLaMA, DeepSeek и Qwen в большинстве стандартных бенчмарков. Например, 70B-версия обходит новую 109B MoE-модель Llama 4, несмотря на меньший размер.

Все модели обучены с помощью метода Iterated Distillation and Amplification (IDA) — стратегии, которая сочетает итеративное самоулучшение и «сжатие» интеллекта для преодоления ограничений, накладываемых человеческим контролем.

Суть IDA проста: сначала модель «усиливает» свои способности, тратя больше вычислительных ресурсов на поиск решений через CoT, а затем «дистиллирует» эти улучшения в свои параметры. Такой цикл повторяется, создавая петлю обратной связи — каждая итерация делает модель умнее, а её мышление эффективнее. По словам команды, этот подход не только масштабируем, но и быстрее, чем RLHF.

Семейство поддерживает 2 режима работы: стандартный (прямой ответ) и «рефлексивный», где система сначала обдумывает запрос, как это реализовано в Claude 3.7. Они оптимизированы для программирования, вызова функций и агентских сценариев, но без акцента на CoT — разработчики считают, что короткие шаги эффективнее в реальных задачах.

Уже в ближайшие месяцы ожидаются версии на 109B, 400B и 671B параметров и вариации с MoE-архитектурой.

Модели доступны на Hugging Face, Ollama и через API Fireworks AI/Together AI.

@ai_machinelearning_big_data

BY Machinelearning





Share with your friend now:
tg-me.com/ai_machinelearning_big_data/7292

View MORE
Open in Telegram


Machinelearning Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Telegram and Signal Havens for Right-Wing Extremists

Since the violent storming of Capitol Hill and subsequent ban of former U.S. President Donald Trump from Facebook and Twitter, the removal of Parler from Amazon’s servers, and the de-platforming of incendiary right-wing content, messaging services Telegram and Signal have seen a deluge of new users. In January alone, Telegram reported 90 million new accounts. Its founder, Pavel Durov, described this as “the largest digital migration in human history.” Signal reportedly doubled its user base to 40 million people and became the most downloaded app in 70 countries. The two services rely on encryption to protect the privacy of user communication, which has made them popular with protesters seeking to conceal their identities against repressive governments in places like Belarus, Hong Kong, and Iran. But the same encryption technology has also made them a favored communication tool for criminals and terrorist groups, including al Qaeda and the Islamic State.

Machinelearning from it


Telegram Machinelearning
FROM USA