Together AI 扩展微调服务,新增模型、实时指标与更细粒度控制
Together AI 扩展 Fine-Tuning 服务,新增 GLM-5.3、Kimi K2.7、DeepSeek-V4-Flash、Qwen 3.5/3.6/3.8、Gemma 4 等开源权重模型支持,并加入实时实验指标、专家层 LoRA、早停、任意 batch size、数据预览与样本权重等控制项。
推荐理由:原文给出微调全流程的可见性与控制项,读者可据此判断训练实验与部署环节的改动方向。
技术方向
开源模型、框架与仓库动态:权重开放、社区项目爆火、开源与闭源的力量消长。
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Together AI 扩展 Fine-Tuning 服务,新增 GLM-5.3、Kimi K2.7、DeepSeek-V4-Flash、Qwen 3.5/3.6/3.8、Gemma 4 等开源权重模型支持,并加入实时实验指标、专家层 LoRA、早停、任意 batch size、数据预览与样本权重等控制项。
推荐理由:原文给出微调全流程的可见性与控制项,读者可据此判断训练实验与部署环节的改动方向。
Poolside 发布智能体编码模型 Laguna S 2.1,采用 MoE 架构,1180 亿参数、每 token 约 80 亿激活,支持最高 100 万 token 上下文,量化后可运行在单台 NVIDIA DGX Spark 上。
推荐理由:作者以预发布实测者身份记录 Laguna S 2.1 的开放权重、评测轨迹与桌面端运行方式,可据此判断本地跑多小时代码智能体的可行性。