фреймворк

Фреймворк byLLM поможет разработчикам программ интегрировать блоки ИИ в их детища. Вся процедура потребует одной строки кода. Отпадет ручная разработка подсказок. Фреймворк byLLM автоматически генерирует контекстно-зависимые подсказки на основе смысла и структуры программы, пишет xrust. Он помогает разработчикам избежать необходимости вручную создавать подробные подсказки. Официальный доклад о новинке представлен на конференции SPLASH в Сингапуре. Оная прошла минувшим октябрем. В пояснении к разработке сказано: эта работа была мотивирована наблюдением за тем, как разработчики тратят огромное количество времени и усилий, пытаясь интегрировать модели ИИ в приложения. Оператор «by» служит связующим звеном между обычными операциями и операциями LLM. Компилятор, основанный на промежуточном типизированном представлении, собирает семантическую информацию о программе и целях программиста. Автоматическая среда выполнения преобразует эту семантическую информацию в целенаправленный набор

Команда PyTorch из Meta, ответственная за фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом PyTorch, представила Monarch — набор готовых кусков программ распределённого программирования. Оные облегчают работу кодеров. Monarch, анонсированный несколько дней назад xrust, представляет собой фреймворк, основанный на масштабируемом обмене сообщениями между акторами. Он позволяет пользователям программировать распределённые системы так же, как программируется отдельная машина. Это избавляет от сложностей распределённых вычислений. Monarch организует процессы, акторы и хосты в масштабируемый многомерный массив, или сетку, которой можно управлять напрямую. Пользователи могут работать с целыми сетками или их фрагментами с помощью простых API. При этом Monarch автоматически выполняет распределение и векторизацию. По словам специалистов PyTorch, разработчики могут писать код так, как будто ничего не происходит. Но когда что-то выходит из строя, Monarch быстро останавливает всю программу.