🚀 La clonación de voz MegaTTS 3 ya está aquí Para contextualizar: hace un tiempo, ByteDance lanzó MegaTTS 3 (con capacidades excepcionales de clonación de voz), pero por varias razones, decidieron no lanzar el codificador WavVAE necesario para que la clonación de voz funcionara. Recientemente, ACoderPassBy lanzó un codificador WavVAE compatible con MegaTTS 3 en ModelScope con resultados bastante prometedores. En general, se ve bastante impresionante, ¡emocionado de ver que finalmente podemos hacer clonación de voz con MegaTTS 3! (h / t a MysteryShack en el Discord de StyleTTS 2 para obtener información sobre el codificador WavVAE)

Si pudiera tener un deseo hoy, desearía que kimi y qwen lanzaran sus conjuntos de datos posteriores al entrenamiento como lo hace nous 🫣🤗 ¡Todos podríamos estar construyendo el trabajo de los demás mucho más fácilmente de esa manera!

¿No ha habido estudios sobre razonadores híbridos? Voy a hacer algunas ejecuciones a través de un nuevo modelo sin un conjunto de datos que no sea de razonamiento. Le permitirá saber cómo los datos de solo razonamiento afectan el modelo frente a cuando hay datos sin razonamiento. Probablemente unas pocas semanas tendrán algunas buenas ideas si puedo tener tiempo.

Manifold tenía probabilidades mucho más altas de que el oro de la OMI ocurriera a fines de 2025

Recuerdo cuando todos dijeron que era un problema de tokenización

Hermes 3 de @NousResearch es el conjunto de datos #1 en @huggingface Planeo usarlo No duermas en Nous Ellos: - Construya increíbles ajustes de código abierto - Computación distribuida construida - Tener conjuntos de datos bien seleccionados - Son totalmente transparentes con los pesos y el código del modelo - Tomas basadas en publicaciones en X

Es difícil subestimar lo difícil e importante que es una buena infraestructura para hacer las cosas

Mi mejor suposición: Rúbricas + Juez LLM: atomice cada punto en la prueba de verdad fundamental y verifique con la salida del modelo Mi conjetura sobre cómo hicieron esto escalable: como antes no lo era, los humanos tenían que elaborarlos meticulosamente, ¿se entrenaron o hicieron algo para hacer muy buenas rúbricas generadas para cada problema específico o su respuesta?

En b4 iniciamos un IDE de codificación para ai para que podamos obtener buenos datos

¡Presentaré TorchTitan: una plataforma nativa de PyTorch para entrenar modelos básicos mañana en el taller de @ESFoMo de ICML! ¡Ven y saluda!