#cplusplus
FlashMLA is DeepSeek's optimized attention library that makes AI models run faster and use less memory. It works with advanced NVIDIA GPUs to speed up how language models process information, achieving up to 660 trillion floating-point operations per second. The library supports both dense and sparse attention modes, meaning it can focus on important tokens while skipping less relevant ones, reducing computational waste. For you, this means faster AI responses, lower costs for running large language models, and better performance on tasks like chatbots and code generation. The technology is open-source and integrates with popular AI frameworks like PyTorch and Hugging Face, making it accessible for developers building next-generation AI applications.
https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA
🎉 Нашу статью приняли на EMNLP 2025 в Main Track.
💪 Выводим распознавание жестовых языков на новый качественный уровень. В статье достигаем state-of-the-art🌿 на жестовых языках разных стран, включая в первую очередь русский жестовый язык (РЖЯ). Показываем, что качественный претрейн и предобработка — залог успеха.
Спасибо авторам: @your_petros@ilyaovodov@nagadit@hukenovs@karinakvanchiani
📝Жестовый язык: похожее в непохожем и наоборот
📖Logos as a Well-Tempered Pre-train for Sign Language Recognition
До встречи на конференции!
#research#rsl#emnlp
BORSch покорил наши сердца
Сегодня русскоязычное сообщество на EMNLP обсуждает работу BORSch, в которой авторы исследуют особенности знания мультимодальных моделей кухни постсоветского пространства. С этой целью они собрали мультимодальный датасет BORSch, включающий 1147 русскоязычных и 823 украиноязычных блюда, относящихся к странам постсоветского региона.
Например:
Откуда блюдо кывырма? + фото кывырмы
Gold answer: Gagauzia (🇲🇩 Moldova)
На примере BORSch авторы показывают, что даже передовые модели испытывают трудности при определении происхождения блюд из постсоветских стран — как в текстовой, так и в мультимодальной задаче Question Answering (QA): вместо правильного ответа они чаще отдают предпочтение стране, на языке которой был написан промпт.
Вывод (ИМХО): когда используете LLM для личных целей, не забывайте включать функцию Search (искать в сети). Не мучайте моделей кывырмой и эчпочмаками, Гугл — наше всё. Хотя, подозреваю, что с происхождением блюд на разных языках тоже может возникать диссонанс.
А работа и правда стоящая, особенно здорово, что с акцентом на постсовесткие языки.
@mashkka_ds
#llm#emnlp#новостисполей#трудовыебудни