Tech Meridian ← К СУЩНОСТЯМ
EN

КОМПАНИЯ · ENTITY #605

JAX

Хронология связанных событий, источники и контекст из новостной базы.

ХРОНОЛОГИЯ СОБЫТИЙ

3

MODELS · 1 ИСТОЧН. · NVIDIA Developer

Ускорение обучения dropless MoE в JAX с помощью NVIDIA Transformer Engine

NVIDIA Developer рассказывает, как использовать NVIDIA Transformer Engine для ускорения обучения dropless архитектур Mixture‑of‑Experts (MoE) в JAX, приводя детали реализации и рекомендации по интеграции движка с MoE‑моделями. В материале также упоминаются современные MoE‑модели, такие как DeepSeek, Qwen и Mixtral, и рассматриваются практические шаги по повышению эффективности обучения.

6.0

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · Google Research

AutoBNN — композиционные байесовские нейронные сети для вероятностного прогнозирования временных рядов (open-source, Google Research)

Google Research (публикация Урса Кёстера) представляет AutoBNN — открытый пакет на JAX, доступный в TensorFlow Probability, который заменяет гауссовы процессы композиционными байесовскими нейронными сетями для автоматического подбора интерпретируемых моделей прогнозирования временных рядов, выдачи оценок неопределённости и более эффективного масштабирования на больших наборах данных. AutoBNN переводит композиционные ядра GP в архитектуры BNN, реализует аналоги операций сложения и умножения и ориентирован на ускорение на GPU/TPU и гибридные архитектуры с глубокими BNN-компонентами.

7.0

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · Google Research

Croissant 1.0: формат метаданных для ML-готовых датасетов на базе schema.org с поддержкой крупных хостов и фреймворков

Croissant — новый формат метаданных для ML-готовых датасетов (версия 1.0) на базе schema.org, который унифицирует описание и организацию данных, не меняя их форматов. Релиз включает спецификацию, примеры датасетов, открытый Python-инструментарий и визуальный редактор, расширение для ответственного ИИ, и получает поддержку со стороны Kaggle, Hugging Face, OpenML, Dataset Search и загрузки через TFDS в основных фреймворках.

7.0