リサーチ・学習のスキル

I-A LLMs Large Language Models (LLMs) are extensive, general-purpose models that can be pre-trained and adapted for specific tasks.

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F16 on BitNet-embedding-270M prefill (8 threads) Supports I2_S conversion with optimized kernels on x86 CPUs Lossless inference with 2 bits per weight

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No thanks “Sebastian is an incredible educator and always has invaluable insights--do keep up with his work!

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Latest research insight: Adaptive LLM routing under budget constraints

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We, like many other open source projects, are dealing with a surge in low quality contributions enab

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An unpaid ticket picks up $10 at 30 days, another $20 at 60, and another $30 at 90, then turns into

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YouTube's open-source SDKs (e.g., `youtubei1` and `youtubei2`) expose the full OpenAPI spec for the

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For example: 32-bit float: 4 bytes per parameter 8-bit integer: 1 byte per parameter (75% memory red GAP: public SDK / programmatic API: competitor si

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Model Quantization Guide: Run 70B LLMs in 4 Bits — … — 12. Okt. 2025 · Run 70B parameter LLMs on con

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The paper 'When EOS Tokens Disagree: Understanding Length Inflation in On-Policy Distillation' revea

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RSI Phase 2: Learned proposals from model

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Sekunden Advanced IP Scanner genießt das Vertrauen von mehr als 70 Millionen Nutzern weltweit Kosten

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Use when the agent needs recursive reasoning, episodic memory retrieval, internet learning, or world-model prediction. Mini-OpenAmer: the 2B hybrid Mamba core with 9 tools, running 24/7 on Damir's laptop.

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The BitLinear layers we use in this project quantize the weights using ternary precision (with value

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Subquadratic Attention Harvard NVIDIA Arya Tschand Yaosheng Fu Vijay Janapa Reddi Splitting quadrati

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A review of AI edge devices and lightweight CNN and LLM deployment — 21. Jan. 2025 · However, deploy GAP: OpenHands has a modular SDK design — our too

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Characterizing and Understanding Energy Footprint and … — 7. Nov. 2025 · This study benchmarks four GAP: OpenHands has a modular SDK design — our too

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Cold start — every GPU, every model size GPU Model ZSE vLLM Speedup NVIDIA T4 (16 GB) Qwen2.

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RSI Phase 2: Full learned proposal integration

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This work studies the post-training quantization of LLM parameters as a way to improve their runtime GAP: multi-agent orchestration: competitor signal

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Multi-perspective academic paper review with dynamic reviewer personas. Runs a 5-seat, role-separated review panel (Journal-Fit Reviewer + 3 peer-review roles + Devil's Advocate) with field-specific expertise; role separation is not a claim of independent error processes. Supports full review, re-review (verification), quick assessment, methodology focus, Socratic guided, and calibration modes. Triggers on: review paper, peer review, manuscript review, referee report, review my paper, critique paper, simulate review, editorial review, calibrate reviewer, reviewer calibration, measure reviewer accuracy, 審查論文, 論文審查, 模擬審查, 同儕審查, 幫我審這篇, 以審查人角度評估, 審查者校準, 논문 심사, 동료 심사, 모의 심사, 심사자 관점에서 평가, 심사자 보정.

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Train and fine-tune transformer language models using TRL (Transformers Reinforcement Learning). Supports SFT, DPO, GRPO, KTO, RLOO and Reward Model training via CLI commands.

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Orchestrator for the full academic research pipeline: research -> write -> integrity check -> review -> revise -> re-review -> re-revise -> final integrity check -> finalize. Coordinates deep-research, academic-paper, and academic-paper-reviewer into a seamless 10-stage workflow with mandatory, coverage-bounded integrity checks, two-stage peer review, and auditable quality-assurance artifacts. Triggers on: academic pipeline, research to paper, full paper workflow, paper pipeline, end-to-end paper, research-to-publication, complete paper workflow, 연구부터 논문까지, 연구 주제 설정부터 논문 완성까지, 논문 전체 워크플로.

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Trigger when the user asks for explanations of web development concepts, code breakdowns, or learning guidance.

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