エシェンダ

entrepreneur | ml engineer | cognitive ai | robotics x ai | fpv drone | 21 l for the money and fame at an early age

[DailyPapers @HuggingPapers]

ByteDance just released EvoQuality on Hugging Face

A self-evolving vision-language model for image quality assessment.

It learns from its own predictions, no human labels required,

using voting and GRPO to push past supervised baselines.

https://t.co/HGMdrlTIhz

[NVIDIA AI @NVIDIAAI]

Congrats to @GoogleDeepMind on the launch of DiffusionGemma.

The model generates 256 tokens in parallel per step, delivering 150+ TPS on DGX Spark, and 1,000+ TPS on a single H100.

We're supporting it from day one with:
• BF16 and NVFP4 checkpoints on @huggingface🤗
• Free GPU-accelerated endpoints on https://t.co/6T0R9P7EXS
• @vllm_project support with FP8 precision

Get started with DiffusionGemma on NVIDIA: https://t.co/vurk7GCQUs

[Philipp Schmid @_philschmid]

Gemma goes diffusion! DiffusionGemma with up to 1000+ tokens per second! 🌬️

- Built on Gemma 4 as a 26B MoE model.
- 3.8B parameters during inference.
- Generates text in 256-token blocks in parallel.
- Fits within 18 GB VRAM limits when quantized.
- Apache 2.0

[Dudes Posting Their W’s @DudespostingWs]

So true

[Alexandre Morgand @Almorgand]

"R³: 3D Reconstruction via Relative Regression"

TL;DR: replaces global pose regression with confidence-weighted relative pose estimation, enabling scalable streaming and offline 3D reconstruction with only 372M parameters.

[xin @bryanwangxin]

苹果的发布会视频中，但凡有说到 Siri 的地方，都会切掉音频中 3k、4k、5k、6kHz 频率部分，以防观看视频时附近的苹果设备激活 Siri。

[エシェンダ @Escenda]

うん、とりあえず人権ないことは理解した

[池谷裕二 @yuji_ikegaya]

【起きたまま睡眠!?】眠らなくても、睡眠中と同じ脳活動パターンを人工的に作り出せば、あたかも睡眠をとったかのように脳がリフレッシュ（睡眠圧が低下し記憶力も回復）するそうです。マウスでの実証。今日の『ネイチャー神経科学』誌より→ https://t.co/WDufcab6ze

[エシェンダ @Escenda]

同じく…乗っ取り懸念したし仕事中に5時間窓使い切られて停止して支障きたすし、かなりひどい
なんか記憶の整理とか裏でやってるんかな？使用量が多いほど全体の整理に時間かかる的なヤツ…

[Torishima / INTP @izutorishima]

Codex の使用量の減りが異常に速い件、Plus アカウントの減りが早いのはしょうがないとして Pro アカウントでたった1〜2回動かしただけで1週間使用量が3%とか5%とか削り取られるのは異常だと思う・・・一体何が悪いんや、あるいはバグ？
おま環っぽいけど仕事にならん…超ストレスフル

[Torishima / INTP @izutorishima]

Codex の使用量の減りが異常に速い件、Plus アカウントの減りが早いのはしょうがないとして Pro アカウントでたった1〜2回動かしただけで1週間使用量が3%とか5%とか削り取られるのは異常だと思う・・・一体何が悪いんや、あるいはバグ？
おま環っぽいけど仕事にならん…超ストレスフル

[ModelScope @ModelScope2022]

Nex-N2 is now open source！An agentic model series from Nex AGI built for coding, tool use, deep research, and long-horizon workflows. 🧠🔎

🛠️ https://t.co/p2n2cMdBlR
⚙️ https://t.co/k67uqVgDDP

● Models: Nex-N2-Pro 397B total, 17B active; Nex-N2-mini 35B total, 3B active

● Agentic Thinking: adaptive reasoning depth + coherent reasoning across coding, search, tool calling, and execution

● Efficiency: Nex-N2-mini saves roughly 20% overall token cost vs forced thinking while matching or slightly exceeding task performance

● Open-model lead: 75.3 on Terminal-Bench 2.1, 80.8 on SWE-Bench Verified, 83.7 on BrowseComp, and 1585 on GDPval among listed open baselines

● Deployment: customized SGLang fork, reasoning parser, tool-call parser, Docker image

● License: Apache 2.0

[エシェンダ @Escenda]

タンパク質に絞っても効率よく摂取するのマジでむずいんよな

[Liquid AI @liquidai]

本日、日本語向けの新モデルを2つ公開しました🇯🇵
音声モデル：LFM2.5-Audio-1.5B-JP
言語モデル：LFM2.5-1.2B-JP-202606

LFM2.5-Audio-1.5B-JP は、Liquid AI 初の日本語音声モデルです。
日本語で話しかけると、日本語の音声で応答します。ASR・TTS を別々に組み合わせるのではなく、単一のモデルで完結するエンドツーエンドの音声モデルです。
> 日本語に対応した、このスケールでは初の汎用エンドツーエンド音声モデル
> 15億（1.5B）パラメータで、J-Moshi（約77億）を上回る性能
> Qwen2.5-Omni-3B（約55億）にも匹敵する性能
> 追加学習を想定したベースモデル

LFM2.5-1.2B-JP-202606 は、最新版の日本語言語モデルです。
前バージョン（LFM2.5-1.2B-JP）はすでに、JMMLU、M-IFEval、GSM8K において Qwen3-1.7B や Llama 3.2 1B を上回っていました。
今回のアップデートでは、日本語データミックスの改善と新しい中間・事後学習により、さらに広範な日本語ベンチマークで 最高性能を達成しています。

どちらのモデルも本日より利用できます。
モデル:
音声: https://t.co/okF9tWGB5l
言語: https://t.co/5F69Z7obPS
ドキュメント: https://t.co/DyoBE2zOJQ

[Md Ismail Šojal 🕷️ @0x0SojalSec]

SUPER GEMMA 4 26B UNCENSORED GGUF v2 IS INSANE,

- 0/100 refusals (actually uncensored)
- Fixed all the tool-call + tokenizer jank
- 90% faster prompt processing
- Sharper, smarter, way more capable responses
- Perfect local beast for llama.cpp

Runs on 16 GB ,18, 22 GB VRAM (16.8 GB Q4_K_M file)

- https://t.co/OyotFPg7XJ

[エシェンダ @Escenda]

SpaceXの将来性がそれだけ大きいってコト

[Crypto Tice @CryptoTice_]

BREAKING:

Jensen Huang just told retail to buy SpaceX at IPO.
"Like buying Amazon. Google. Meta in the early days."

But here is what that comparison leaves out.

Amazon's earliest investors paid $0.09 per share.
Meta IPO'd at $38. Fell to $17 within months.

SpaceX is targeting a $2,000,000,000,000 valuation at IPO.

That is not the early days.
The early money already made its return in private.

Insiders own 95% of shares.
Lockup period: just 60 days.

By November 2026 most insider shares could already be sold.

Retail gets to buy at peak valuation.
While insiders get liquidity.

The early days comparison is real.
The early days pricing is not.

Do your own research before you buy.

[エシェンダ @Escenda]

画面は全部ダークモードなのに、Xのタイムラインに流れてくるポストの画像がだいたい真っ白で尚且つ画像しか流れてこない。マジでイカれてるこの世の中

[Jitendra MALIK @JitendraMalikCV]

I want to offer some unsolicited advice to computer vision researchers jumping into robotics. Don't focus too much on VLMs, VLAs etc. That's fine, but the real action is at the sensorimotor level. Most of the open problems in robotics are in manipulation, which is about hand-object interaction, and contacts and forces are central. Proprioception and tactile sensing are as important as vision. Don't get seduced by cherry-picked demos. You can't do robotics without doing robotics.

[DailyPapers @HuggingPapers]

NVIDIA just released the Anchor Lab dataset on Hugging Face

Real-world robotics measurements to calibrate simulation against physical data for zero-shot sim-to-real deployment.

https://t.co/K32ETnbYKk

[Yoshinori Yamamoto @claymoreberserk]

抹茶を飲んでいない被験者は、平均約100gしか筋肉量が増えなかったのに対して、抹茶を飲んだ被験者は約600gも増えました。それに伴って、筋力増加量も13％ほど大きかったのです

プロテインに匹敵？まさかの抹茶「筋トレ効果を高める」神ドリンクだった… https://t.co/UWNwbQOmIX

[Kohei Sendai @PgChiyo]

LeRobotのいいところ.
開発コミュニティが活発でめっちゃ開発が早い.

LeRobotのカスなところ.

すぐに破壊的変更してくるので後方互換性とかまったくない.
lerobot==0.5.1でpin度目してもpi05_baseの学習がエラーになるように成ってる. (model file側にrelative_actions_processorが増えたせい)