72Clooud

[72Clooud @72Clooud]

just another day in the office...

[Yacine Mahdid @yacinelearning]

*slap the roof of this youtube video*

[Shubham Mishra 🐐 @shubh6200]

This playlist is super underrated when it comes to understanding the engineering behind trillions parameter LLM inference from first principles by @thecommitlog

Save it for your weekend watch :
https://t.co/2VNA1WteiU

[Remek Kinas @KinasRemek]

Wakacyjnie polecam - dajmy mu 🧠 odpocząć. @patrycjuszwyzga - kosmos. Oglądam 5 raz … oglądałem też inne filmy z profesorem Markiem Kaczmarzykiem - TOP, ogrom wiedzy, umiejętność jej przekazywania - wzór. AI wg mnie ma ogrom podobieństw - pamięć epizodyczna, trwała, duża złożoność zwłaszcza top modeli, ciągła przebudowa (tego brakuje w trakcie inferencji). Kiedy słucha się profesora z punktu widzenia AI jest to bardzo wartościowa inspiracja.

[hi im swag @L9HitlerDroben]

playing soloq in current season

[Amir Haghighat @amiruci]

History of LLM architectures from 2017 to Kimi K3.

[kache @yacineMTB]

updates to this
tailscale, ssh, tmux
codex. just the cli. 5.6 sol xhigh
and neovim with an extnesion iw rote myself so i can hawk over the diffs

[voxium @v0xium]

I strongly recommend reading the Transformer chapter from Speech and Language Processing by Dan Jurafsky and James H. Martin.

The book is freely available, and is one of the best resources if you want to understand the mathematics behind LLMs.

[Povilas Dumcius @dumciusP]

Day 1. Insane

[ُ @mbangula51]

Za każdym razem śmieszy tak samo

[Wilqu5677🪨👎WILL SEE LE SSERAFIM @Wilqu5677]

pojebana ta wersja 4dx Odysei

[Wellu @Wellutwt]

Watching nolan masterpiece
#TheOdyssey

[Charlie Lamb @charlietlamb]

Honestly, dev setups don’t get better than this

[Тsфdiиg @tsoding]

C vs Haskell

[JT @jiratickets]

now i have become pseudoemployed

prompter of models

[Zane Chen @chenzeling4]

744B parameters. On a laptop. With 25GB RAM.

Colibri runs GLM-5.2 (744B MoE) in pure C with zero dependencies. The trick: only ~40B params activate per token, so it keeps the dense part resident and streams experts from disk on demand. A single 2,400-line C file. No GPU, no BLAS, no Python at runtime.

This shouldn't work. But it does.

⭐ 2.1K #AI #OpenSource

https://t.co/W8dnCQmNnL

Follow for daily dev finds 🔔