代表性或获得融资Ai项目研究之Weights & Biases

代表性或获得融资AI项目研究之Weights & Biases

按：来源一： X 上 AI 领域的 100 家行业内最有实力、发展最好、得到投资界和消费者认可的 AI 企业；来源二：融资的项目作一个专题研究：1、融资了，说明得到资本界看好，可能是一个好的方向和项目；2、通过研究它们，可以了解外界或圈内人对这个行业的判断，是一种研究AI发展趋势的捷径和正确的路；3、基于X是目前国外信息最集中和更新快的平台，还依托于此来研究相应的融资项目。

权重和偏差
，
@weights_biases，
人工智能开发者平台。🛠️通过以下功能实时跟踪和评估您的 LLM 应用程序，
@weave_wb
.
科技旧金山wandb.ai/site，2018年5月加入，
1,223 正在关注，
4.5万关注者

@weights_biases
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7月23日
🚨新增功能
@Alibaba_Qwen
模型下降：Qwen3-Coder 和 Qwen3-2507 现在都在 W&B 推理中上线！（无与伦比的价格）
@JustinLin610
团队真的很做饭。🔥以下是这些新的开放式 SOTA 模型的独家新闻，以及如何获得 20 美元的 W&B 积分来亲自尝试。👇

@weights_biases
·
7月31日
有没有想过人工智能模型是如何如此擅长对话的？
这不是魔法，而是科学。该过程的一个关键部分实际上看起来很像 Reddit。人类对人工智能的回答投赞成票和反对票，以教它什么有帮助。
这称为 RLHF。这是它的工作原理。🧵这个过程将通用文本预测器变成有用的助手。RLHF 是我们拥有的最强大的工具之一，可以使 AI 更安全、更有用、更符合人类价值观。
这就是我们教人工智能不仅理解语言，而且理解意图的方式。
权重和偏差
@weights_biases
·
7月31日
但是我们如何证明新模式更好呢？🤔用
@weave_wb
来评估它。向原始模型和新的 RLHF 调整模型提供相同的提示，然后记录输出及其奖励分数。

迫不及待地想
@weights_biases
GLM-4.5 的回顾以及它与 Kimi 2 和 Qwen 型号的比较！理想情况下，3 个模型并排。这肯定是添加到他们的推理提供程序中的另一种编码模型吗？WandB 似乎在开源代码模型推理方面处于领先地位。

我们正在举办一场网络研讨会，与
@dify_ai
明天！
我们将展示如何：
• 使用 Dify 的 LLM 开发平台进行构建
• 监控和评估
@weave_wb
• 运送可靠的、可生产的代理🕗太平洋时间上午 8 点🎟️虚拟且免费！
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基准≠全貌。现实世界的氛围很重要。💭Qwen3-Thinking 是否直接插入您当前的堆栈中？
🚀是 - 立即发货
26.9%
🧪也许 - 需要评估
23.4%
🔧否 - 需要工作
31.1%
👀只是基准测试
18.6%

我们本月早些时候悄悄推出了超高保真线图。
10,000 个垃圾箱。全屏模式。无需点击。只需在面板上按箭头键即可。
反馈是🔥我们还应该构建什么才能使指标分析更加顺畅？请在下面告诉我们！

@Alibaba_Qwen
的 Qwen3-Thinking 现已在 W&B 推理中上线（FP16 和 10¢ in/out）！
与 o3/Gemini 2.5 Pro 并驾齐驱且便宜 40 倍的开放式 SOTA？疯狂的工作。
这是该型号的磁带故事以及如何获得 20 美元的积分。↓

用“Qwen Beast”回复上面的第一条推文，我们将给你 20 美元的积分，让你在我们的 W&B 推理平台上亲自试用。🧌向我们展示 81,920 个思维代币能做什么！
合作：https://wandb.me/q3thinkingcolab

这个模型是一头真正的野兽：
• 235B 参数，22B 活跃专家
• 256K 原生上下文窗口
• 在 10 分钟内用 81,920 个思维代币解决了“神奇四侠”谜题。
深度无超时，非常适合马拉松推理跑。
我们都记得 DeepSeek r1 时刻，它让整个 AI 世界陷入混乱，是 AI 人才大战的前兆。
嗯，这个模型是总大小的 ~1/3（235B 对 671B），并且在 LiveCodeBench v6（+18 分）和 HMMT25（+17 分）上的分数明显更高！

电动汽车电池很复杂。充满边缘情况。就像字面上的意思一样。
@ADI_News
作为智能边缘的全球领导者，它通过物理人工智能和机器学习应对了这一挑战。
他们来自 Fully Connected 的完整主题演讲是点播的，请在下面观看！👇尤瓦尔和希拉深入探讨：
• 边缘硬件的缩小模型
• 跟踪不断发展的数据集
• 满足 ASPICE 和 AI 治理标准🎥

第一次尝试 opencode...我印象深刻......使用此配置与 Qwen Coder 480B 进行 Wandb 推理。它只是......它只是有效。第一次尝试。
我用于opencode.json的确切配置（在任何地方进行，并将我的 lobotollama 替换为您的项目名称）：

这是我第一次参加黑客马拉松，真的很喜欢。在登陆这里的第一周内就获得了经典的科幻体验！
船员在
@weights_biases

@sammakesthings
和
@altryne
带来了惊人的氛围，让我真正难忘

300+工程师来到顺丰，测试人工智能和多智能体框架的最新进展
大奖？一只机器狗。
以下是来自
@weights_biases
WeaveHacks AI 黑客马拉松（🧵):

强化学习功能强大，但并不总是实用的。
这就是新的开源框架 ART 引起我们注意的原因。
它使 RL 可用于 LLM 代理，在本演练中，您将看到它如何训练一个小型开放模型以在井字游戏中击败 GPT-4o-mini。与 GPT-4o-mini 相比，微调模型赢得了更多的比赛，输掉的比赛更少。基本模型远远落后，证明微调很重要。
想看看它是如何一步一步地发挥作用的吗？
@weave_wb
允许您跟踪代理做出的每一个决定。我们最新的博客文章展示了如何将 Qwen 2.5 微调为自我改进的 Tic-Tac-Toe 代理。
它击败了基本模型。它击败了 GPT-4o-mini。而且所有的代码都是公开的。👇

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@Alibaba_Qwen
模型下降：Qwen3-Coder 和 Qwen3-2507 现在都在 W&B 推理中上线！（无与伦比的价格）
@JustinLin610
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我们已经在将新的
@Alibaba_Qwen
模特通过他们的步伐
@weave_wb
推理。现在我们想看看你如何使用它。
用“Coding Capybara”回复第一条推文，我们将挑选 20 名建设者获得 20 美元的 W&B 积分。🦫
https://wandb.me/qcoder-colab

🚀人工智能工作负载正在爆炸式增长。
@robertnishihara
之
@anyscalecompute
展示了 Kubernetes、Ray、PyTorch 和 vLLM 如何整合到一个开源计算堆栈中。
想想自动 GPU 池、微秒服务、现实世界的模式。
请参阅下面的完整演讲！

我们与
@OpenAI
在短短两个小时内向您展示如何交付生产就绪的 AI 代理！
学习
@ilanbigio
和
@ash0ts
当他们分解工具链、内存、多代理模式和评估时。
课程现在正在直播。👇

我们刚刚发布了 100+ 个中间检查点和 SmolLM3-3B 训练的训练日志。
我们希望这对从事机甲解释、训练动力学、RL 和其他主题的研究人员有用:)
训练日志：
-> 通常的训练损失（损失的差距是由于

在不保存代码工件的情况下进行训练就像没有食谱的烘焙一样！
记录每次运行
@weights_biases
，每次都钉上相同的数字！可重复性对人很重要，它确实很重要！

准备好了解在线市场的未来了吗？🛒了解作方法
@mercari_inc
正在利用人工智能的力量彻底改变用户体验。借助 Google Cloud 和
@weights_biases
，他们已将上市时间从几分钟缩短到仅 15 秒！了解如何作→https://goo.gle/43NKe2r.

评估您的 AI 应用程序不应该是一个猜谜游戏。
在这个快速演示中，我们展示了如何使用 W&B Weave 来跟踪、可视化和优化延迟、准确性、成本等方面的性能。

很抱歉垃圾邮件，但如果您正在寻找更多 Kimi K2 代币，W&B 有一个您可以使用的托管版本，这里的基准测试是 v 快速和完全精确：https://x.com/WolframRvnwlf/status/1945585665866920249
https://weave-docs.wandb.ai/guides/integrations/inference/

消除损失峰值是我们的爱的语言。
Kimi K2 用 AdamW 换取了 Muon 优化器，并开发了 MuonClip 以获得额外的稳定性。
15.5T 代币后，它仍然没有损失峰值。🤯