¿Cómo podemos crear canales de experimentos de estudios involuntario escalables y reproducibles utilizando Meta Research Hydra?
En este tutorial, exploramos Hidraun entorno de mandato de configuración reformista desarrollado originalmente y de código destapado por Meta Research. Comenzamos definiendo configuraciones estructuradas utilizando clases de datos de Python, lo que nos permite dirigir los parámetros del prueba de una forma limpia, modular y reproducible. A medida que avanzamos en el tutorial, componemos configuraciones, […]
La ‘experiencia temprana’ de Meta AI entrena a agentes lingüísticos sin recompensas y supera el formación por imitación
¿Cómo cambiaría su pila de agentes si una política pudiera entrenarse exclusivamente a partir de sus propios lanzamientos basados en resultados (sin recompensas ni demostraciones) y aún así pasar el formación por imitación en ocho puntos de narración? Meta Superintelligence Labs propone ‘Experiencia temprana‘, un enfoque de capacitación sin recompensas que mejoramiento el formación de […]
Meta 3D Assetgen: Coexistentes de mundos 3D con IA
Imagine poder usar AI para crear mundos virtuales 3D utilizando indicaciones tan fácilmente como puede suscitar imágenes. La intersección de IA y VR fue uno de los temas más grandes en Meta Connect este año. En su fundamentalMark Zuckerberg compartió su visión de un futuro donde cualquiera puede crear mundos virtuales Uso de herramientas con […]
Acelerar en el dispositivo ML en la tribu de aplicaciones de Meta con el ejecutor
Ejecutor es el ámbito de inferencia de Pytorch para dispositivos de borde desarrollado por Meta con el apoyo de líderes de la industria como Arm, Apple y Qualcomm. Los modelos de Ejecutar Machine Learning (ML) en el dispositivo es cada vez más importante para la tribu de aplicaciones (FOA) de Meta. Estos modelos en el […]
Una inspección interna a la transición de Meta de C a Rust en Mobile
¿Alguna vez has trabajado es Legacy Code? ¿Tienes curiosidad por conocer qué se necesita para modernizar los sistemas a gran escalera? Pascal Hartig Se une al postrero podcast de Meta Tech por Elaine y Buping, dos ingenieros de software que trabajan en un plan audaz para reescribir el código C de décadas en una de […]
Meta se une a la Fundación Kotlin – Ingeniería en Meta
Estamos orgullosos de anunciar que Meta se ha unido oficialmente al Fundación Kotlin Como miembro del oro, marcando un hito significativo en nuestro compromiso continuo con Kotlin y el ecosistema de progreso de Android más amplio. En los últimos primaveras, los meta ingenieros han sido activamente portar nuestra extensa pulvínulo de código de Android—Enconocen decenas […]
Meta AI Lanzamientos V-JEPA 2: Modelos mundiales auto-supervisados de código hendido para la comprensión, la predicción y la planificación
Meta AI ha introducido V-Jepa 2, un maniquí de mundo hendido escalable diseñado para educarse de video a escalera de Internet y permitir una comprensión visual robusta, predicción estatal futura y planificación de disparos cero. Sobre la almohadilla de la cimentación predictiva de incrustación conjunta (JEPA), V-JEPA 2 demuestra cómo el estudios auto-supervisado del video […]
Optimizaciones de HHVM de meta meta para Genai
Como Meta ha arrojado nuevos e innovadores productos que aprovechan la IA generativa (Genai), debemos asegurarnos de que los componentes de infraestructura subyacentes evolucionen unido con ella. La aplicación de conocimiento y optimizaciones de infraestructura nos ha permitido adaptarnos a los requisitos cambiantes del producto, entregando un mejor producto en el camino. En última instancia, […]
Meta Open Source: 2024 por los números
El código hendido ha jugado un papel esencial en la industria tecnológica y más allá. Ya sea en el espacio de IA/ML, web o móvil, nuestra comunidad de código hendido creció y evolucionó mientras conectaba a las personas en todo el mundo. En Código meta2024 fue un año de crecimiento y transformación. Nuestras iniciativas de […]
Meta AI propone atención múltiple (MTA): un nuevo método de atención que permite a los LLM habilitar sus pesos de atención en múltiples consultas y vectores secreto
Los modelos de verbo conspicuo (LLM) se benefician significativamente de los mecanismos de atención, lo que permite la recuperación efectiva de la información contextual. Sin secuestro, los métodos de atención tradicionales dependen principalmente de la atención de un solo token, donde cada peso de atención se calcula a partir de un solo par de consultas […]