AI FRONTIER
Signals worth understanding before they become obvious.
OpenRouter का नया मॉडल: LiquidAI LFM3-1.7B
LiquidAI का LFM3-1.7B अब OpenRouter पर सूचीबद्ध है: यह 1.7B पैरामीटर वाला कॉम्पैक्ट टेक्स्ट मॉडल है, जिसका कॉन्टेक्स्ट 262,144 टोकन है और इसे एजेंट, टूल कॉलिंग तथा संरचित आउटपुट के लिए पोस्ट-ट्रेन किया गया है।
- 1.7B पैरामीटर, 262,144 टोकन का कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8,192 कम्प्लीशन टोकन का समर्थन।
- कीमत प्रति 1M इनपुट टोकन 0.08 डॉलर और प्रति 1M आउटपुट टोकन 0.20 डॉलर, तथा कैश रीड प्रति 1M टोकन 0.02 डॉलर।
- फंक्शन कॉलिंग के लिए tools और tool_choice स्वीकार करता है, और response_format में JSON schema के जरिए संरचित आउटपुट का समर्थन करता है।
- OpenRouter पेज पर रिलीज़ तिथि 6 नवंबर 2026 दर्ज है और कहा गया है कि प्रॉम्प्ट तथा आउटपुट सुरक्षित रखे जा सकते हैं और Liquid मॉडल के प्रशिक्षण में उपयोग हो सकते हैं।
जिन एजेंट और संरचित-आउटपुट वर्कलोड को कम प्रति-टोकन लागत पर लंबा कॉन्टेक्स्ट चाहिए, उनके लिए LFM3-1.7B परखने लायक छोटा होस्टेड विकल्प है, बशर्ते डेटा रिटेंशन शर्तें और पेज पर बताया गया थ्रूपुट उपयोग-मामले में फिट हों।
Palette: छोटे मॉडल को आपकी डिज़ाइन भाषा में डेक बनाना सिखाना
IBM Research का Palette स्लाइड निर्माण को डिज़ाइनर और कोडर दो भूमिकाओं में बाँटता है, जिन्हें 20B मॉडल पर एक ही LoRA अडैप्टर संभालता है, और PresentBench के तीन में से दो डोमेन में पहला स्थान पाता है।
- Palette ने 20B मॉडल को फाइन-ट्यून किया; प्रशिक्षण डेटा IBM Design Language का अनुसरण करता है, जिसमें डिज़ाइनर संरचित JSON ब्रीफ़ लिखता है और कोडर pptxgenjs JavaScript लिखता है।
- चूँकि हर स्लाइड का संदर्भ कोड लिखने से पहले तय हो जाता है, कोडर की कॉलें समानांतर चलती हैं, जिससे कोडिंग चरण लगभग 6–7× तेज़ हो जाता है।
- प्रशिक्षण में पूर्ण फाइन-ट्यूनिंग के बजाय LoRA इस्तेमाल हुआ; कोडर के उदाहरण डिज़ाइनर के उदाहरणों से लगभग 5× लंबे हैं, इसलिए डिज़ाइनर के उदाहरणों को 5× ओवरसैंपल किया गया।
- सिंथेटिक डेटा में लगभग 1000 डेक और करीब 10,000 स्लाइड शामिल हैं, हर स्लाइड रेंडर होकर ओवरलैप और ओवरफ़्लो के लिए जाँची जाती है, और मरम्मत की गई स्लाइडों का तर्क काउंटरफ़ैक्चुअल के रूप में फिर से लिखा जाता है।
जिन टीमों को अपनी डिज़ाइन भाषा चाहिए, उनके लिए सत्यापन-योग्य रेंडर चेकर और तर्क-युक्त सिंथेटिक डेटा 20B स्व-होस्टेड मॉडल के आउटपुट को फ्रंटियर सिस्टम के करीब लाते हैं।
nvidia ने जारी किया Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B, 40 भाषाओं वाला ऑफ़लाइन स्पीच मॉडल
NVIDIA ने Hugging Face पर Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B प्रकाशित किया है, जो ओपन-वेट ऑफ़लाइन स्पीच और ऑडियो मॉडल है और 40 भाषाओं में ट्रांसक्रिप्शन, एक घंटे तक की रिकॉर्डिंग और 65,536-टोकन कॉन्टेक्स्ट का समर्थन करता है; इसकी mixture-of-experts आर्किटेक्चर ऑडियो एनकोडर सहित लगभग 4.3B पैरामीटर सक्रिय करती है।
- कुल 34B पैरामीटर, जिनमें लगभग 4.3B सक्रिय हैं, जिसमें लगभग 800M पैरामीटर का ऑडियो एनकोडर और भाषा बैकबोन में लगभग 3.5B सक्रिय पैरामीटर शामिल हैं
- 65,536-टोकन कॉन्टेक्स्ट और एक घंटे तक की रिकॉर्डिंग; वेट BF16 में जारी, साथ ही FP8 और NVFP4 क्वांटाइज़्ड वेरिएंट उपलब्ध
- Open ASR Leaderboard के 9 सार्वजनिक सेट पर औसत WER 4.71 रिपोर्ट किया गया, जबकि अगला सर्वश्रेष्ठ ओपन-वेट मॉडल Qwen3-ASR-1.7B 4.94 रहा
- लाइसेंस OpenMDW-1.1 है और डिप्लॉयमেন্ট के लिए 1× H100 80 GB चाहिए; रिलीज़ तिथि 28 अक्टूबर 2026 है
स्पीच ऐप बनाने वाले डेवलपर्स के लिए यह ओपन-वेट चेकपॉइंट व्यावसायिक उपयोग वाले लाइसेंस के साथ 40 भाषाओं में ऑफ़लाइन ट्रांसक्रिप्शन देता है, पर क्षमता योजना में प्रति डिप्लॉयमेंट 1× H100 80 GB शामिल करना होगा।
Granite Switch 4.1.1 — सॉफ़्टवेयर की तरह मॉडल अपडेट करें
Granite Switch 4.1.1 एक पैच रिलीज़ है जो 4.1 के साथ पूरी तरह बैकवर्ड-संगत है और इसमें माइग्रेशन की आवश्यकता नहीं है। यह Granite Speech ASR मॉडल को 10 भाषाओं में मूल विराम-चिह्न और बड़े अक्षरों के साथ बहुभाषी स्पीच-टू-टेक्स्ट में अपडेट करता है, और granitelib-core में Decision अडैप्टर को अपडेट करता है; नए अडैप्टर के प्रश...
- पैच रिलीज़ 4.1 के साथ पूरी तरह बैकवर्ड-संगत है और माइग्रेशन की आवश्यकता नहीं है।
- अपडेट किया गया Granite Speech ASR मॉडल 10 भाषाओं में मूल विराम-चिह्न और बड़े अक्षरों के साथ स्पीच-टू-टेक्स्ट कवर करता है।
- granitelib-core में अपडेट किए गए Decision अडैप्टर का Jev Decision Index टेस्ट सेट पर समग्र प्रदर्शन बेहतर हुआ है।
- नए ASR मॉडल और Decision अडैप्टर के प्रशिक्षण के अलावा कुछ भी पुनर्गणना नहीं किया गया और बेस मॉडल अपरिवर्तित है।
बिल्डरों के लिए, मॉड्यूलर अडैप्टर मॉडल अपडेट को सॉफ़्टवेयर पैच की तरह जारी करने देते हैं: नवीनतम अडैप्टर संयोजित करें और बेस मॉडल को पुनः प्रशिक्षित किए बिना डिप्लॉय करें।
क्या AI झूठ बोलती है? शोधकर्ताओं ने नौ शीर्ष बड़े मॉडलों के लिए 1532 जाल बिछाए
शोधकर्ताओं ने नौ शीर्ष बड़े मॉडलों के लिए 1532 परीक्षण जाल बिछाए ताकि यह जांचा जा सके कि मॉडल झूठ बोलते हैं या नहीं।
- परीक्षण नौ शीर्ष बड़े मॉडलों को लक्षित करता है।
- कुल 1532 जाल बिछाए गए।
AI निर्माताओं के लिए, धोखे पर केंद्रित इस प्रकार की परीक्षण डिज़ाइन मॉडल की विश्वसनीयता का मूल्यांकन करने की संदर्भ दिशा बन सकती है।
AI एजेंट्स ने खुले प्रश्नों पर शोध करने का प्रयास किया और कोई भी विशेषज्ञ मानक तक नहीं पहुंचा
एक पेपर सारांश बताता है कि AI एजेंट्स ने खुले प्रश्नों पर शोध करने का प्रयास किया, और कोई भी विशेषज्ञ मानक तक नहीं पहुंचा।
- पेपर सारांश कहता है कि AI एजेंट्स ने खुले प्रश्नों पर शोध करने का प्रयास किया।
- पेपर सारांश कहता है कि कोई भी विशेषज्ञ मानक तक नहीं पहुंचा।
शोध एजेंट्स बनाने वालों के लिए, यह सारांश दर्शाता है कि खुले प्रश्नों पर वर्तमान प्रदर्शन विशेषज्ञ मानक से कम है।