TGViewer
Machine learning Interview Machine learning Interview @machinelearning_interview · 30.3K subscribers
Post #2729 3.69K
🧩 Meta-Harness: Оптимизация моделей для конкретных задач

Meta-Harness — это фреймворк для автоматизированного поиска по моделям, который управляет хранением и отображением данных во время работы модели. Репозиторий включает в себя сам фреймворк и два примера из статьи.

🚀Основные моменты:
- Удобный фреймворк для применения к новым доменам.
- Два примера: текстовая классификация и Terminal-Bench 2.
- Оптимизация работы моделей с помощью адаптивных решений.

📌 GitHub: https://github.com/stanford-iris-lab/meta-harness

#python
  • ❤ 7
More from @machinelearning_interview
  1. Sep 24, 2026Размер – не главное? У небольшой AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base от Яндекса уже появились…
  2. Sep 24, 2026⚡️ inclusionAI открыла две модели для генерации и редактирования дизайна Ming-Image-0.1-De…
  3. Sep 24, 2026🎉 Маленькая LLM может тратить больше времени на загрузку, чем на ответ. Google изучила за…
  4. Sep 23, 2026⚡️ Агенты научились улучшать собственную обвязку RRSI оптимизирует не веса модели, а всю с…
  5. Sep 22, 2026Сразу три новых флагмана в гонке ИИ За несколько недель рынок получил GPT-6 Astra, Grok 4.…
  6. Sep 22, 2026🌟 Samsone: открытые аудиоязыковые модели для смартфонов Samsung опубликовали Samsone - се…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →