DeepInfra on Hugging Face Inference Providers 🔥
DeepInfra is now available as an inference provider on Hugging Face, expanding the platform’s growing ecosystem of third-party inference options. This update highlights community contributors and collaborators involved in the integration, bringing together developers and guests from across the globe to support scalable, accessible AI model inference through the Hugging Face platform.
Granite 4.1 LLMs: Wie sie aufgebaut werden
Granite 4.1 sind kompakte Sprachmodelle von IBM mit 3B, 30B und 83B Parametern, trainiert auf 15 Billionen Tokens mit 512K Kontextfenster. Das 8B Instruct-Modell übertrifft das größere Vorgängermodell durch optimierte Dense-Architektur und fortgeschrittene Feinabstimmungs- und Reinforcement-Learning
Adding Benchmaxxer Repellant to the Open ASR Leaderboard
Ez a bejegyzés a nyílt ASR ranglistán bevezetett benchmaxxer-ellenes intézkedésekről számol be. A frissítés több közreműködőt említ, köztük Eric Bezzamot, Steven Zhenget, Eustache Le Bihant, Sergio Bruccolerit és Jeanine Sinanan-Singhet, akik az Appen AI Research csapatából vesznek részt a projektben, amely a Hugging Face platformhoz kapcsolódik.
Granite Embedding Multilingual R2: Open Apache 2.0 Mehrsprachige Embeddings mit 32K Kontext
IBM veröffentlicht Granite Embedding Multilingual R2 mit zwei neuen Open-Source-Embedding-Modellen (97M und 311M Parameter). Das 97M-Modell führt alle Sub-100M-Mehrsprachigen-Embedder an, beide unterstützen 200+ Sprachen, ein 32K-Token-Kontextfenster und Code-Retrieval für 9 Programmiersprachen.