🚀 MegaTTS 3 le clonage vocal est là Pour contexte : il y a quelque temps, ByteDance a sorti MegaTTS 3 (avec des capacités de clonage vocal exceptionnelles), mais pour diverses raisons, ils ont décidé de ne pas publier l'encodeur WavVAE nécessaire au fonctionnement du clonage vocal. Récemment, un encodeur WavVAE compatible avec MegaTTS 3 a été publié par ACoderPassBy sur ModelScope avec des résultats plutôt prometteurs. Dans l'ensemble, cela semble assez impressionnant - je suis impatient de voir que nous pouvons enfin faire du clonage vocal avec MegaTTS 3 ! (h/t à MysteryShack sur le Discord de StyleTTS 2 pour les infos sur l'encodeur WavVAE)

Si je pouvais faire un vœu aujourd'hui, je souhaiterais que Kimi et Qwen publient leurs ensembles de données post-formation comme le fait Nous 🫣🤗 Nous pourrions tous construire sur le travail des autres beaucoup plus facilement de cette façon !

N'y a-t-il pas eu d'études sur les raisonneurs hybrides ? Je vais effectuer quelques tests sur un nouveau modèle sans ensemble de données non raisonneuses. Je vous ferai savoir comment les données uniquement de raisonnement impactent le modèle par rapport à quand il y a des données sans raisonnement. Probablement dans quelques semaines, j'aurai de bonnes idées si je peux trouver le temps.

Manifold avait des cotes beaucoup plus élevées concernant la survenue de l'IMO Gold d'ici la fin de 2025.

Je me souviens quand tout le monde a dit que c'était un problème de tokenizer.

Hermes 3 de @NousResearch est le jeu de données n°1 sur @huggingface Je prévois de l'utiliser Ne dormez pas sur Nous Ils : - Construisent des fine-tunes open source incroyables - Ont construit un calcul distribué - Ont des jeux de données bien organisés - Sont totalement transparents sur les poids et le code des modèles - Publient des analyses basées sur X

Il est difficile de sous-estimer à quel point une bonne infrastructure est difficile et importante pour mener à bien les choses.

Mon meilleur avis : Rubriques + Juge LLM - Atomiser chaque point dans la preuve de vérité de base et vérifier par rapport à la sortie du modèle. Mon avis sur la façon dont ils ont rendu cela évolutif - auparavant ce n'était pas le cas, les humains devaient les élaborer méticuleusement, c'est qu'ils ont formé ou fait quelque chose pour générer de très bonnes rubriques pour chaque problème spécifique ou sa réponse.

Je vais présenter TorchTitan : une plateforme native PyTorch pour l'entraînement de modèles de base demain lors de l'atelier ICML @ESFoMo ! Venez dire bonjour !

Des drones utilisés pour indiquer la sortie d'un événement à Osaka, au Japon