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inference-systems

b11938

model : add LiquidAI/LFM3-1.7B and LiquidAI/LFM3-VL-2B (#31252) * model : add LiquidAI/LFM3-1.7B and LiquidAI/LFM3-VL-2B Co-authored-by: Sigbjørn Skjæret Co-authored-by: Xuan-Son Nguyen Assisted-by: Claude Opus 5.5 * tests : set the SWA rope base of the LFM3 test model Assisted-by: Claude Opus 5.5 * llama : enable recurrent state rollback for LFM3 Assisted-by: Claude Opus 5.5 * Apply batched suggestions from code review Co-authored-by: Sigbjørn Skjæret Co-authored-by: Tarek Dakhran * gguf-py : align the lfm3vl mapping comments Assisted-by: Claude Opus 5.5 * llama : fix CRLF line endings from the review suggestions Assisted-by: Claude Opus 5.5 * tests : add the LFM3 Metal fusion baseline Assisted-by: Claude Opus 5.5 * llama : keep the LFM3-VL depthwise conv kernels in F32 when quantizing As

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llama.cpp 릴리스
coding-tools

GitHub intelligence puts your code, context, and history to work

Agents should understand more than your codebase—they should understand how your team works. Your preferences, repository conventions, skills, and custom instructions guide how changes should be made, while code in… The post GitHub intelligence puts your code, context, and history to work appeared first on The GitHub Blog.

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GitHub Copilot 변경 기록
inference-systems

b11941

model : add LiquidAI/LFM3-Audio-2B and LiquidAI/LFM3-Omni-2B (#31257) * model : add LiquidAI/LFM3-Audio-2B and LiquidAI/LFM3-Omni-2B Co-authored-by: Xuan Son Nguyen Assisted-by: Claude Opus 5.5 * convert : read the LFM3-Audio config.json as released A transformers that knows lfm3_audio rewrites the config into another layout (no lfm/encoder keys). Assisted-by: Claude Opus 5.5 * mtmd : disable flash attention for the LFM3-Audio depthformer Assisted-by: Claude Opus 5.5 * tts : add a voice option for LFM3-Audio and LFM3-Omni The model card offers a female and a male voice; --tts-voice for llama-tts, "voice" for the server /tts. Assisted-by: Claude Opus 5.5 * clean up template handling * convert : detect LFM3-Audio and LFM3-Omni by model_type Assisted-by: Claude Opus 5.5 * move banned tokens -

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image-generation

TraceQuery: 확산 언어 모델에서 완전한 디노이징 궤적을 기반으로 재계산할 내용을 학습하는 방법

arXiv:2610.33008v1 발표 유형: 신규 초록: 확산형 대규모 언어 모델(dLLMs)은 반복적인 마스킹 디노이즈를 통해 유연한 생성을 가능하게 하지만, 디노이즈 단계마다 토큰 표현을 여러 번 재계산해야 하므로 추론 비용이 상당히 발생합니다. 기존의 캐시 기반 방법들은 디노이즈 단계들 간에 중간 결과를 재사용하고, 각 단계에서 고정된 일정이나 변화를 나타내는 휴리스틱 신호에 따라 선택된 일부 위치만 다시 계산함으로써 이러한 비용을 줄입니다. 반면, 우리의 궤적 실험에서는 해독 궤적이 더 중요한 지표임을 보여줍니다. 캐시를 활용한 생성은 전체 디노이즈 궤적에 가까울 때 정확도가 유지되며, 오차는 주로 마스킹 순서의 변동 부근에 집중되고, 긴 참조 접두사가 복구될수록 감소합니다. 이는 제안…

arXiv cs.CL