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MobileLLM : Optimisation de modèles de langage de moins d'un milliard de paramètres pour des cas d'usage sur appareil. Publié à l'ICML 2024.

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Framework modulaire Auto-GPT

Ce que vous pouvez faire avec les plongements de jetons d'un LLM

Passerelle de compression non destructive pour agents de codage IA. Réduit les coûts de jetons de 25 % dès le premier tour jusqu'à 85 % lors de sessions longues ou saturées, et permet d'intégrer environ 3 fois plus de tours dans la même fenêtre de contexte. Propulsé par notre modèle 4B natif pour le code open-source. Solution plug-and-play pour Claude Code, Cursor, Codex, OpenHands et tout agent utilisant BASE_URL.