Populaire onderwerpen
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Qwen
Open funderingsmodellen voor AGI.
LightX2V biedt Day-0 ondersteuning voor Qwen-Image-Edit-2511 — met een 47% versnelling van het framework in combinatie met CFG + 4-staps distillatie (↓25× rekentijd) voor een enorme 42,55× end-to-end versnelling!⚡️ Grote dank aan @XHPlus_
6 uur geleden
🚀 42,55x versnelling!
LightX2V biedt ondersteuning vanaf dag 0 voor @Alibaba_Qwen nieuwe Qwen-Image-Edit-2511!
🔥 47% versnelling van het framework
⚡️ CFG+4-staps distillatie (↓25x rekentijd)
📈 42,55x totale versnelling
Repo:
Model:
38
🚀 Introductie van Qwen-Image-Edit-2511 — een grote upgrade ten opzichte van 2509, die aanzienlijk sterkere consistentie en krachtigere bewerkingen van echte afbeeldingen levert.
✨ Wat is er nieuw in 2511:
👥 Sterkere multi-person consistentie voor groepsfoto's en complexe scènes
🧩 Ingebouwde populaire community LoRAs — geen extra afstemming vereist
💡 Verbeterde industriële en productontwerp generatie
🔒 Verminderde afbeeldingsafwijking met dramatisch verbeterde karakter- en identiteitconsistentie
📐 Verbeterde geometrische redenering, inclusief constructielijnen en structurele bewerkingen
Van identiteit-behoudende portretbewerkingen tot hoge-fidelity multi-person fusie en praktische engineering- en ontwerpworkflows, 2511 tilt afbeeldingsbewerking naar een hoger niveau.
👉 Probeer het nu:
🎨 Qwen Chat (Afbeelding Bewerken):
24
Blij om samen te werken met SGLang aan Rollout Routing Replay (R3)—nu live! 🎉
23 uur geleden
SGLang + Miles: Rollout Routing Replay (R3) is nu live! 🎉
We zijn enthousiast om aan te kondigen dat SGLang en Miles nu Rollout Routing Replay (R3) ondersteunen voor stabiele reinforcement learning training op MoE-modellen!
Het trainen van MoE-modellen met RL is berucht onstabiel geweest, wat vaak leidt tot catastrofale ineenstorting. Het probleem? Routing inconsistentie tussen inferentie- en trainingsengines. R3 lost dit op door expert routingbeslissingen tijdens inferentie vast te leggen en deze tijdens training opnieuw af te spelen.
De impact is significant: de discrepantie tussen training en inferentie wordt dramatisch verminderd door inferentieroutingbeslissingen opnieuw te gebruiken, waardoor training-inzinking wordt voorkomen. R3 heeft volledige ondersteuning voor gedistribueerde training met DataParallel Attention en alle parallelle strategieën, ondersteunde modellen zijn onder andere Qwen3-30B-A3B, deepseek_v2, enz.
Probeer het uit en laat ons je resultaten weten! 🚀
35
Boven
Positie
Favorieten