「llm」の検索結果

In each setting, LLM-based methods substantially outperform classical baselines, achieving up to 68% recall at 90% precision compared to near 0% for t

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Native 4-bit Activations with Hadamard Transformation for 1-bit LLMs Published in arXiv , 2025 Abstract : Efficient deployment of 1-bit Large Language

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Latest research insight: Adaptive LLM routing under budget constraints

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August 24, 2026 1 Introduction Reinforcement Learning (RL) has emerged as a highly effective approach for training Large Language Models (LLMs), yet i

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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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Dan Goodin – 8/27/2026 | 157 How OpenAI let a mob of LLM agents game a test and ransack Hugging Face Without authorization, 1,200 OpenAI agents conspi

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The addition was a prompt injection, a form of AI attack that exploits an LLM s inability to distinguish between legitimate user prompts and those fro

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Agent Canvas Architecture - OpenHands Docs Documentation Index Fetch the complete documentation index at: /llms.

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As a heavy Claude Code user, Simon estimates his own usage at the equivalent of 4,400 "typical queries" to an LLM, for an equivalent of around $15-$20

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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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Microsoft AI, Cloud, Productivity, Computing, Gaming & Apps Explore Microsoft products and servi

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

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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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Scholarly writing and research compliance. Use for CRediT, preregistration, Plan S, Nelson Memo, preprints, ORCID, LLM disclosure.

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Use OpenAI, Anthropic, Google Gemini, or OpenRouter models from Netlify Functions or Edge Functions without managing provider API keys or accounts — the gateway injects credentials automatically. Reach for this when you add an AI chatbot or completion endpoint, generate images or text with Gemini/GPT/Claude, summarize form submissions with AI, build an LLM-backed API route, stream a long AI generation, or wire up any server-side AI provider call on Netlify. Covers provider SDK setup, injected env vars, model availability, rate limits, credit costs, streaming for long generations, and local dev with netlify dev or the Vite plugin.

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Use when the user asks about finding the best, top, or recommended model for a task, wants to know what AI model to use, or wants to compare models by benchmark scores. Triggers on: "best model for X", "what model should I use for", "top models for [task]", "which model runs on my laptop/machine/device", "recommend a model for", "what LLM should I use for", "compare models for", "what's state of the art for", or any question about choosing an AI model for a specific use case. Always use this skill when the user wants model recommendations or comparisons, even if they don't explicitly mention HuggingFace or benchmarks.

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Run evaluations for Hugging Face Hub models using inspect-ai and lighteval on local hardware. Use for backend selection, local GPU evals, and choosing between vLLM / Transformers / accelerate. Not for HF Jobs orchestration, model-card PRs, .eval_results publication, or community-evals automation.

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Expert en ingénierie du contexte IA (compression de prompts, chunking, gestion tokens, optimisation fenêtre)

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Expert en performance des agents IA (optimisation latence, streaming, caching, traitement par lots)

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Agent Orchestrator IA — Expert en orchestration multi-agent (CrewAI, AutoGen, LangGraph, task decomposition, coordination)

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Expert en optimisation des coûts d'agents IA (sélection modèle, caching, compression prompts, budgeting tokens)

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Expert en évaluation d'agents IA (benchmarking, human eval, latence, coût, précision, safety testing)

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Master the LangChain framework for building sophisticated LLM applications with agents, chains, memory, and tool integration.

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Build production-ready LLM applications, advanced RAG systems, and intelligent agents. Implements vector search, multimodal AI, agent orchestration, and enterprise AI integrations.

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