Esto me ha gustado. La mayoría de código publicado por humanos ya es funcional, y eso hace que en muchos casos la IA no se entrene con código que falla y por tanto no esté acostumbrada a que las cosas "vayan mal". Para solucionar esto han usado datos sintéticos generado por
CODE
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SWE-Bench Progress Forecast: August to Year-End Predictions
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¿Si en Agosto estamos a 30.08% en el SWE-Bench a cuánto creéis que subirá este valor a final de año?
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SWE-bench: New Benchmark for Complex AI Reasoning Tasks
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Esta semana escucharemos bastante sobre el SWE-bench ya que parece se convertirá en el nuevo benchmark para evaluar las capacidades de razonamiento y de resolución de tareas complejas de la próxima generación de modelos. Ya en Marzo os decía
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Company Achieves Breakthrough via Fine-tuned OpenAI Model
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El salto logrado por esta compañía es notable, y lo han conseguido a partir de hacer un fine-tuning del modelo de OpenAI con datos de cómo Ingenieros de Software razonan y resuelven este tipo de tareas.
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Genie AI Achieves 30% on Software Engineering Benchmark
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🔴 ¡IAs como INGENIERO DE SOFTWARE!
— Carlos Santana (@DotCSV) 12 août 2024
¿Recordáis Devin? La IA capaz de hacer labores de ingeniero de software lograba resolver un 13.8% de las tareas del benchmark SWE-Bench en Marzo.
Hoy la empresa Cosine anuncia un 30.08% con su nuevo sistema Genie 🧞♂️✨pic.twitter.com/XvGzVMU9Pv¡IAs como INGENIERO DE SOFTWARE! ¿Recordáis Devin? La IA capaz de hacer labores de ingeniero de software lograba resolver un 13.8% de las tareas del benchmark SWE-Bench en Marzo. Hoy la empresa Cosine anuncia un 30.08% con su nuevo sistema Genie
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Gemma Scope: Open Sparse Autoencoders for Gemma 2
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Gemma Scope
— AK (@_akhaliq) 12 août 2024
Open Sparse Autoencoders Everywhere All At Once on Gemma 2
discuss: https://t.co/hLAdvC1FJC
Sparse autoencoders (SAEs) are an unsupervised method for learning a sparse decomposition of a neural network's latent representations into seemingly interpretable features.… pic.twitter.com/aXO8Ihm6TvGemma Scope Open Sparse Autoencoders Everywhere All At Once on Gemma 2 discuss: https://
huggingface.co/papers/2408.05
147
… Sparse autoencoders (SAEs) are an unsupervised method for learning a sparse decomposition of a neural network's latent representations into seemingly interpretable features. -
Building Republic 2 with Modern AI Technology
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Would love to use modern AI to build Republic 2 with you one day 🙂 such fun times working with you back in the Elixir days!
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Tree Gradients Boost Performance in Machine Learning
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Why tree gradients give you a boost https://
bit.ly/3xOjYb5
#AI #MachineLearning #DeepLearning #LLMs #DataScience -
PyWebView FastHTML App with Python Installer Guide
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How about a simple pywebview+fasthtml app with an installer? https://
stackoverflow.com/questions/9960
583/how-do-you-make-an-installer-for-your-python-program
… -
Pywebview: Cross-Platform Web App Development Without iOS Support
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If you don't need iOS support, how about pywebview?